数据库使用的是SQLServer，JDK版本1.8，运行在SpringBoot环境下 对比3种可用的方式

反复执行单条插入语句xml拼接sql批处理执行

先说结论：少量插入请使用反复插入单条数据，方便。数量较多请使用批处理方式。（可以考虑以有需求的插入数据量20条左右为界吧，在我的测试和数据库环境下耗时都是百毫秒级的，方便最重要）。

无论何时都不用xml拼接sql的方式。

代码

拼接SQL的xml

newId()是sqlserver生成UUID的函数，与本文内容无关

&<insertid="insertByBatch"parameterType="java.util.List"&>INSERTINTOtb_itemVALUES&<foreachcollection="list"item="item"index="index"separator=","&>(newId(),#{item.uniqueCode},#{item.projectId},#{item.name},#{item.type},#{item.packageUnique},#{item.isPackage},#{item.factoryId},#{item.projectName},#{item.spec},#{item.length},#{item.weight},#{item.material},#{item.setupPosition},#{item.areaPosition},#{item.bottomHeight},#{item.topHeight},#{item.serialNumber},#{item.createTime}&</foreach&>&</insert&>Mapper接口Mapper是mybatis插件tk.Mapper的接口，与本文内容关系不大publicinterfaceItemMapperextendsMapper&<Item&>{intinsertByBatch(List&<Item&>itemList);}

Service类

@ServicepublicclassItemService{@AutowiredprivateItemMapperitemMapper;@AutowiredprivateSqlSessionFactorysqlSessionFactory;//批处理@Transactionalpublicvoidadd(List&<Item&>itemList){SqlSessionsession=sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH,false);ItemMappermapper=session.getMapper(ItemMapper.class);for(inti=0;i&<itemList.size();i++){mapper.insertSelective(itemList.get(i));if(i%1000==999){//每1000条提交一次防止内存溢出session.commit();session.clearCache();}}session.commit();session.clearCache();}//拼接sql@Transactionalpublicvoidadd1(List&<Item&>itemList){itemList.insertByBatch(itemMapper::insertSelective);}//循环插入@Transactionalpublicvoidadd2(List&<Item&>itemList){itemList.forEach(itemMapper::insertSelective);}}

测试类

@RunWith(SpringRunner.class)@SpringBootTest(webEnvironment=SpringBootTest.WebEnvironment.RANDOM_PORT,classes=ApplicationBoot.class)publicclassItemServiceTest{@AutowiredItemServiceitemService;privateList&<Item&>itemList=newArrayList&<&>();//生成测试List@BeforepublicvoidcreateList(){Stringjson="{n"+""areaPosition":"TEST",n"+""bottomHeight":5,n"+""factoryId":"0",n"+""length":233.233,n"+""material":"Q345B",n"+""name":"TEST",n"+""package":false,n"+""packageUnique":"45f8a0ba0bf048839df85f32ebe5bb81",n"+""projectId":"094b5eb5e0384bb1aaa822880a428b6d",n"+""projectName":"项目_TEST1",n"+""serialNumber":"1/2",n"+""setupPosition":"1B柱",n"+""spec":"200X200X200",n"+""topHeight":10,n"+""type":"Steel",n"+""uniqueCode":"12344312",n"+""weight":100n"+"}";Itemtest1=JSON.parseObject(json,Item.class);test1.setCreateTime(newDate());for(inti=0;i&<1000;i++){//测试会修改此数量itemList.add(test1);}}//批处理@Test@TransactionalpublicvoidtesInsert(){itemService.add(itemList);}//拼接字符串@Test@TransactionalpublicvoidtestInsert1(){itemService.add1(itemList);}//循环插入@Test@TransactionalpublicvoidtestInsert2(){itemService.add2(itemList);}}

测试结果：

10条 25条数据插入经多次测试，波动性较大，但基本都在百毫秒级别

其中 拼接sql方式在插入500条和1000条时报错（似乎是因为sql语句过长，此条跟数据库类型有关，未做其他数据库的测试）：com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerException: 传入的表格格式数据流(TDS)远程过程调用(RPC)协议流不正确,此RPC请求中提供了过多的参数,最多应为2100

可以发现

循环插入的时间复杂度是 O(n),并且常数C很大拼接SQL插入的时间复杂度（应该）是 O(logn),但是成功完成次数不多，不确定批处理的效率的时间复杂度是 O(logn)，并且常数C也比较小

结论

循环插入单条数据虽然效率极低，但是代码量极少，在使用tk.Mapper的插件情况下，仅需代码,：

@Transactionalpublicvoidadd1(List&<Item&>itemList){itemList.forEach(itemMapper::insertSelective);}

因此，在需求插入数据数量不多的情况下肯定用它了。

xml拼接sql是最不推荐的方式，使用时有大段的xml和sql语句要写，很容易出错，工作效率很低。更关键点是，虽然效率尚可，但是真正需要效率的时候你挂了，要你何用？

批处理执行是有大数据量插入时推荐的做法，使用起来也比较方便。