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本篇文章給大家分享的是有關怎么通過反射注解批量插入數據,小編覺得挺實用的,因此分享給大家學習,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲,話不多說,跟著小編一起來看看吧。
批量導入思路
最近遇到一個需要批量導入數據問題。后來考慮運用反射做成一個工具類,思路是首先定義注解接口,在bean類上加注解,運行時通過反射獲取傳入Bean的注解,自動生成需要插入DB的SQL,根據設置的參數值批量提交。不需要寫具體的SQL,也沒有DAO的實現,這樣一來批量導入的實現就和具體的數據庫表徹底解耦。實際批量執行的SQL如下:
insert into company_candidate(company_id,user_id,card_id,facebook_id,type,create_time,weight,score) VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?) ON DUPLICATE KEY UPDATE type=?,weight=?,score=?
第一步,定義注解接口
注解接口Table中定義了數據庫名和表名。RetentionPolicy.RUNTIME表示該注解保存到運行時,因為我們需要在運行時,去讀取注解參數來生成具體的SQL。
@Documented @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Target(ElementType.TYPE) public @interface Table { /** * 表名 * @return */ String tableName() default ""; /** * 數據庫名稱 * @return */ String dbName(); }
注解接口TableField中定義了數據庫表名的各個具體字段名稱,以及該字段是否忽略(忽略的話就會以數據庫表定義默認值填充,DB非null字段的注解不允許出現把ignore注解設置為true)。update注解是在主鍵在DB重復時,需要更新的字段。
@Documented @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Target(ElementType.FIELD) public @interface TableField { /** * 對應數據庫字段名稱 * @return */ String fieldName() default ""; /** * 是否是主鍵 * @return */ boolean pk() default false; /** * 是否忽略該字段 * @return */ boolean ignore() default false; /** * 當數據存在時,是否更新該字段 * @return */ boolean update() default false; }
第二步,給Bean添加注解
給Bean添加注解(為了簡潔省略了import和set/get方法以及其他屬性),@TableField(fieldName = "company_id")
表示companyId字段對應DB表的字段名為"company_id
",其中updateTime屬性的注解含有ignore=true
,表示該屬性值會被忽略。另外serialVersionUID屬性由于沒有@TableField注解,在更新DB時也會被忽略。
代碼如下:
@Table(dbName = "company", tableName = "company_candidate") public class CompanyCandidateModel implements Serializable{ private static final long serialVersionUID = -1234554321773322135L; @TableField(fieldName = "company_id") private int companyId; @TableField(fieldName = "user_id") private int userId; //名片id @TableField(fieldName = "card_id") private int cardId; //facebookId @TableField(fieldName = "facebook_id") private long facebookId; @TableField(fieldName="type", update = true) private int type; @TableField(fieldName = "create_time") private Date createTime; @TableField(fieldName = "update_time", ignore=true) private Date updateTime; // 權重 @TableField(fieldName="weight", update = true) private int weight; // 分值 @TableField(fieldName="score", update = true) private double score;
第三步,讀取注解的反射工具類
讀取第二步Bean類的注解的反射工具類。利用反射getAnnotation(TableField.class)
讀取注解信息,為批量SQL的拼接最好準備。
getTableBeanFieldMap()
方法里生成一個LinkedHashMap對象,是為了保證生成插入SQL的field順序,之后也能按同樣的順序給參數賦值,避免錯位。getSqlParamFields()
方法也類似,是為了給PreparedStatement設置參數用。
代碼如下:
public class ReflectUtil { /** * <Class,<表定義Field名,Bean定義Field>>的map緩存 */ private static final Map<Class<?>, Map<string field="">> classTableBeanFieldMap = new HashMap<Class<?>, Map<string field="">>(); // 用來按順序填充SQL參數,其中存儲的Field和classTableBeanFieldMap保存同樣的順序,但數量多出ON DUPLICATE KEY UPDATE部分Field private static final Map<Class<?>, List<field>> sqlParamFieldsMap = new HashMap<Class<?>, List<field>>(); private ReflectUtil(){}; /** * 獲取該類上所有@TableField注解,且沒有忽略的字段的Map。 * <br />返回一個有序的LinkedHashMap類型 * <br />其中key為DB表中的字段,value為Bean類里的屬性Field對象 * @param clazz * @return */ public static Map<string field=""> getTableBeanFieldMap(Class<?> clazz) { // 從緩存獲取 Map<string field=""> fieldsMap = classTableBeanFieldMap.get(clazz); if (fieldsMap == null) { fieldsMap = new LinkedHashMap<string field="">(); for (Field field : clazz.getDeclaredFields()) {// 獲得所有聲明屬性數組的一個拷貝 TableField annotation = field.getAnnotation(TableField.class); if (annotation != null && !annotation.ignore() && !"".equals(annotation.fieldName())) { field.setAccessible(true);// 方便后續獲取私有域的值 fieldsMap.put(annotation.fieldName(), field); } } // 放入緩存 classTableBeanFieldMap.put(clazz, fieldsMap); } return fieldsMap; } /** * 獲取該類上所有@TableField注解,且沒有忽略的字段的Map。ON DUPLICATE KEY UPDATE后需要更新的字段追加在list最后,為了填充參數值準備 * <br />返回一個有序的ArrayList類型 * <br />其中key為DB表中的字段,value為Bean類里的屬性Field對象 * @param clazz * @return */ public static List<field> getSqlParamFields(Class<?> clazz) { // 從緩存獲取 List<field> sqlParamFields = sqlParamFieldsMap.get(clazz); if (sqlParamFields == null) { // 獲取所有參數字段 Map<string field=""> fieldsMap = getTableBeanFieldMap(clazz); sqlParamFields = new ArrayList<field>(fieldsMap.size() * 2); // SQL后段ON DUPLICATE KEY UPDATE需要更新的字段 List<field> updateParamFields = new ArrayList<field>(); Iterator<Entry<string field="">> iter = fieldsMap.entrySet().iterator(); while (iter.hasNext()) { Entry<string field=""> entry = (Entry<string field="">) iter.next(); Field field = entry.getValue(); // insert語句對應sql參數字段 sqlParamFields.add(field); // ON DUPLICATE KEY UPDATE后面語句對應sql參數字段 TableField annotation = field.getAnnotation(TableField.class); if (annotation != null && !annotation.ignore() && annotation.update()) { updateParamFields.add(field); } } sqlParamFields.addAll(updateParamFields); // 放入緩存 sqlParamFieldsMap.put(clazz, sqlParamFields); } return sqlParamFields; } /** * 獲取表名,對象中使用@Table的tableName來標記對應數據庫的表名,若未標記則自動將類名轉成小寫 * * @param clazz * @return */ public static String getTableName(Class<?> clazz) { Table table = clazz.getAnnotation(Table.class); if (table != null && table.tableName() != null && !"".equals(table.tableName())) { return table.tableName(); } // 當未配置@Table的tableName,自動將類名轉成小寫 return clazz.getSimpleName().toLowerCase(); } /** * 獲取數據庫名,對象中使用@Table的dbName來標記對應數據庫名 * @param clazz * @return */ public static String getDBName(Class<?> clazz) { Table table = clazz.getAnnotation(Table.class); if (table != null && table.dbName() != null) { // 注解@Table的dbName return table.dbName(); } return ""; }
第四步,生成SQL語句
根據上一步的方法,生成真正執行的SQL語句。
insert into company_candidate(company_id,user_id,card_id,facebook_id,type,create_time,weight,score) VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?) ON DUPLICATE KEY UPDATE type=?,weight=?,score=?
代碼如下:
public class SQLUtil { private static final char COMMA = ','; private static final char BRACKETS_BEGIN = '('; private static final char BRACKETS_END = ')'; private static final char QUESTION_MARK = '?'; private static final char EQUAL_SIGN = '='; private static final String INSERT_BEGIN = "INSERT INTO "; private static final String INSERT_VALURS = " VALUES "; private static final String DUPLICATE_UPDATE = " ON DUPLICATE KEY UPDATE "; // 數據庫表名和對應insertupdateSQL的緩存 private static final Map<string string=""> tableInsertSqlMap = new HashMap<string string="">(); /** * 獲取插入的sql語句,對象中使用@TableField的fieldName來標記對應數據庫的列名,若未標記則忽略 * 必須標記@TableField(fieldName = "company_id")注解 * @param tableName * @param fieldsMap * @return * @throws Exception */ public static String getInsertSql(String tableName, Map<string field=""> fieldsMap) throws Exception { String sql = tableInsertSqlMap.get(tableName); if (sql == null) { StringBuilder sbSql = new StringBuilder(300).append(INSERT_BEGIN); StringBuilder sbValue = new StringBuilder(INSERT_VALURS); StringBuilder sbUpdate = new StringBuilder(100).append(DUPLICATE_UPDATE); sbSql.append(tableName); sbSql.append(BRACKETS_BEGIN); sbValue.append(BRACKETS_BEGIN); Iterator<Entry<string field="">> iter = fieldsMap.entrySet().iterator(); while (iter.hasNext()) { Entry<string field=""> entry = (Entry<string field="">) iter.next(); String tableFieldName = entry.getKey(); Field field = entry.getValue(); sbSql.append(tableFieldName); sbSql.append(COMMA); sbValue.append(QUESTION_MARK); sbValue.append(COMMA); TableField tableField = field.getAnnotation(TableField.class); if (tableField != null && tableField.update()) { sbUpdate.append(tableFieldName); sbUpdate.append(EQUAL_SIGN); sbUpdate.append(QUESTION_MARK); sbUpdate.append(COMMA); } } // 去掉最后的逗號 sbSql.deleteCharAt(sbSql.length() - 1); sbValue.deleteCharAt(sbValue.length() - 1); sbSql.append(BRACKETS_END); sbValue.append(BRACKETS_END); sbSql.append(sbValue); if (!sbUpdate.toString().equals(DUPLICATE_UPDATE)) { sbUpdate.deleteCharAt(sbUpdate.length() - 1); sbSql.append(sbUpdate); } sql = sbSql.toString(); tableInsertSqlMap.put(tableName, sql); } return sql; }
第五步,批量SQL插入實現
從連接池獲取Connection,SQLUtil.getInsertSql()
獲取執行的SQL語句,根據sqlParamFields來為PreparedStatement填充參數值。當循環的值集合到達batchNum時就提交一次。
代碼如下:
/** * 批量插入,如果主鍵一致則更新。結果返回更新記錄條數<br /> * @param dataList * 要插入的對象List * @param batchNum * 每次批量插入條數 * @return 更新記錄條數 */ public int batchInsertSQL(List<? extends Object> dataList, int batchNum) throws Exception { if (dataList == null || dataList.isEmpty()) { return 0; } Class<?> clazz = dataList.get(0).getClass(); String tableName = ReflectUtil.getTableName(clazz); String dbName = ReflectUtil.getDBName(clazz); Connection connnection = null; PreparedStatement preparedStatement = null; // 獲取所有需要更新到DB的屬性域 Map<string field=""> fieldsMap = ReflectUtil.getTableBeanFieldMap(dataList.get(0).getClass()); // 根據需要插入更新的字段生成SQL語句 String sql = SQLUtil.getInsertSql(tableName, fieldsMap); log.debug("prepare to start batch operation , sql = " + sql + " , dbName = " + dbName); // 獲取和SQL語句同樣順序的填充參數Fields List<field> sqlParamFields = ReflectUtil.getSqlParamFields(dataList.get(0).getClass()); // 最終更新結果條數 int result = 0; int parameterIndex = 1;// SQL填充參數開始位置為1 // 執行錯誤的對象 List<object> errorsRecords = new ArrayList</object><object>(batchNum);//指定數組大小 // 計數器,batchNum提交后內循環累計次數 int innerCount = 0; try { connnection = this.getConnection(dbName); // 設置非自動提交 connnection.setAutoCommit(false); preparedStatement = connnection.prepareStatement(sql); // 當前操作的對象 Object object = null; int totalRecordCount = dataList.size(); for (int current = 0; current < totalRecordCount; current++) { innerCount++; object = dataList.get(current); parameterIndex = 1;// 開始參數位置為1 for(Field field : sqlParamFields) { // 放入insert語句對應sql參數 preparedStatement.setObject(parameterIndex++, field.get(object)); } errorsRecords.add(object); preparedStatement.addBatch(); // 達到批量次數就提交一次 if (innerCount >= batchNum || current >= totalRecordCount - 1) { // 執行batch操作 preparedStatement.executeBatch(); preparedStatement.clearBatch(); // 提交 connnection.commit(); // 記錄提交成功條數 result += innerCount; innerCount = 0; errorsRecords.clear(); } // 盡早讓GC回收 dataList.set(current, null); } return result; } catch (Exception e) { // 失敗后處理方法 CallBackImpl.getInstance().exectuer(sql, errorsRecords, e); BatchDBException be = new BatchDBException("batch run error , dbName = " + dbName + " sql = " + sql, e); be.initCause(e); throw be; } finally { // 關閉 if (preparedStatement != null) { preparedStatement.clearBatch(); preparedStatement.close(); } if (connnection != null) connnection.close(); } }
最后,批量工具類使用例子
在mysql下的開發環境下測試,5萬條數據大概13秒。
List<companycandidatemodel> updateDataList = new ArrayList<companycandidatemodel>(50000); // ...為updateDataList填充數據 int result = batchJdbcTemplate.batchInsertSQL(updateDataList, 50);
以上就是怎么通過反射注解批量插入數據,小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。
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