JPA 批量插入较大数据 解决性能慢问题
JPA 批量插入较大数据 解决性能慢问题
使用jpa saveAll接口的话需要了解原理:
@Transactional@Overridepublic <S extends T> List<S> saveAll(Iterable<S> entities) {Assert.notNull(entities, "Entities must not be null!");List<S> result = new ArrayList<>();// 使用for循环遍历for (S entity : entities) {result.add(save(entity));}return result;}@Transactional@Overridepublic <S extends T> S save(S entity) {Assert.notNull(entity, "Entity must not be null.");// 每条数据都会查询之后 做下判断if (entityInformation.isNew(entity)) {em.persist(entity);return entity;} else {return em.merge(entity);}}public boolean isNew(T entity) {ID id = getId(entity);Class<ID> idType = getIdType();if (!idType.isPrimitive()) {// 如果id有值,则认为不是新数据,则更新操作,否则就是写入操作return id == null;}if (id instanceof Number) {return ((Number) id).longValue() == 0L;}throw new IllegalArgumentException(String.format("Unsupported primitive id type %s", idType));}
以上是jpa源码,所以导致写入数据很慢。因为for遍历一行一行数据写入,而且还要判断;
以下为亲测两种解决方案:
第一种: 自己编写写入逻辑,引入 EntityManager entityManager,代码如下
批量写入一批数据。一次事务提交一批。
@Value("${spring.jpa.properties.hibernate.jdbc.batch_size:1000}")private int batchSize;@PersistenceContextprivate EntityManager entityManager;public <T> void batchInsert(List<T> list) {if (!ObjectUtils.isEmpty(list)){for (int i = 1; i <= list.size(); i++) {// 写入操作entityManager.persist(list.get(i - 1));if (i % batchSize == 0) {entityManager.flush();entityManager.clear();}}if (list.size() % batchSize != 0) {//flush() 同步持久上下文环境,即将持久上下文环境的所有未保存实体的状态信息保存到数据库中。entityManager.flush();//clear() 清除持久上下文环境,断开所有关联的实体。如果这时还有未提交的更新则会被撤消。entityManager.clear();}}}public <T> void batchUpdate(List<T> list) {if (!ObjectUtils.isEmpty(list)){for (int i = 1; i < list.size(); i++) {entityManager.merge(list.get(i - 1));if (i % batchSize == 0) {entityManager.flush();entityManager.clear();}}if (list.size() % batchSize != 0) {entityManager.flush();entityManager.clear();}}}
第二种:不需要自己编写逻辑,使用jpa saveAll()方法
开启JPA批处理

jpa 表映射@Table 下对主键使用序列,postgre支持创建序列,可以使用,其他数据源不一定。
@GeneratedValue(strategy = SEQUENCE, generator = "seqGen")@SequenceGenerator(name = "seqGen", sequenceName = "seq", initialValue = 1)
这样做的逻辑saveAll()不需要判断isNew,直接走em.persist(entity);
两种的性能差不多,记录下
相关文章:
JPA 批量插入较大数据 解决性能慢问题
JPA 批量插入较大数据 解决性能慢问题 使用jpa saveAll接口的话需要了解原理: TransactionalOverridepublic <S extends T> List<S> saveAll(Iterable<S> entities) {Assert.notNull(entities, "Entities must not be null!");List<…...
为啥离不了 linux
Linux与Windows都是十分常见的电脑操作系统,相信你对它们二者都有所了解!在你的使用过程中,是否有什么事让你觉得在Linux上顺理成章,换到Windows上就令你费解?亦或者关于这二者你有任何想要分享的,都可以在…...
基于分形的置乱算法和基于混沌系统的置乱算法哪种更安全?
在信息安全领域中,置乱算法是一种重要的加密手段,它可以将明文进行混淆和打乱,从而实现保密性和安全性。常见的置乱算法包括基于分形的置乱算法和基于混沌系统的置乱算法。下面将从理论和实践两方面,对这两种置乱算法进行比较和分…...
pve使用cloud-image创建ubuntu模板
首先连接pve主机的终端 下载ubuntu22.04的cloud-image镜像 wget -P /opt https://mirrors.cloud.tencent.com/ubuntu-cloud-images/jammy/current/jammy-server-cloudimg-amd64.img创建虚拟机,id设为9000,使用VirtIO SCSI控制器 qm create 9000 -core…...
shiro入门
1、概述 Apache Shiro 是一个功能强大且易于使用的 Java 安全(权限)框架。借助 Shiro 您可以快速轻松地保护任何应用程序一一从最小的移动应用程序到最大的 Web 和企业应用程序。 作用:Shiro可以帮我们完成 :认证、授权、加密、会话管理、与 Web 集成、…...
开源 sysgrok — 用于分析、理解和优化系统的人工智能助手
作者:Sean Heelan 在这篇文章中,我将介绍 sysgrok,这是一个研究原型,我们正在研究大型语言模型 (LLM)(例如 OpenAI 的 GPT 模型)如何应用于性能优化、根本原因分析和系统工程领域的问题。 你可以在 GitHub …...
Gitlab保护分支与合并请求
目录 引言 1、成员角色指定 1、保护分支设置 2、合并请求 引言 熟悉了Git工作流之后,有几个重要的分支,如Master(改名为Main)、Develop、Release分支等,是禁止开发成员随意合并和提交的,在此分支上的提交和推送权限仅限项目负责…...
ad18学习笔记九:输出文件
一般来说提供给板卡厂的文件里要包括以下这些文件 1、装配图 2、bom文件 3、gerber文件 4、转孔文件 5、坐标文件 6、ipc网表 AD_PCB:Gerber等各类文件的输出 - 哔哩哔哩 原点|钻孔_硬件设计AD 生成 Gerber 文件 1、装配图 如何输出装配图? 【…...
PostgreSQL 内存配置 与 MemoryContext 的生命周期
PostgreSQL 内存配置与MemoryContext的生命周期 PG/GP 内存配置 数据库可用的内存 gp_vmem 整个 GP 数据库可用的内存 gp_vmem: >>> RAM 128 * GB >>> gp_vmem ((SWAP RAM) - (7.5*GB 0.05 * RAM)) / 1.7 >>> print(gp_vmem / G…...
vue3 组件间通信的方式(setup语法糖写法)
vue3 组件间通信的方式(setup语法糖写法) 1. Props方式 该方式用于父传子,父组件以数据绑定的形式声明要传递的数据,子组件通过defineProps()方法创建props对象,即可拿到父组件传来的数据。 // 父组件 <template><div><son…...
【Cache】Rsync远程同步
文章目录 一、rsync 概念二、rysnc 服务器部署1. 环境配置2. rysnc 同步源服务器2.1 安装 rsync2.2 建立 rsyncd.conf 配置文件2.3 创建数据文件(账号密码)2.4 启动服务2.5 数据配置 3. rysnc 客户端3.1 设置同步方法一方法二 3.2 免交互设置 4. rysnc 认…...
Gitlab升级报错一:rails_migration[gitlab-rails] (gitlab::database_migrations line 51)
Gitlab-ce从V14.0.12升级到V14.3.6或V14.10.5时报错:如下图: 解决办法: 先停掉gitlab: gitlab-ctl stop 单独启动数据库,如果不单独启动数据库,就会报以上错误 sudo gitlab-ctl start postgresql 解决办法&#x…...
chatGPT流式回复是怎么实现的
chatGPT流式回复是怎么实现的 先说结论: chatGPT的流式回复用的就是HTTP请求方案中的server-send-event流式接口,也就是服务端向客户端推流数据。 那eventStream流式接口怎么实现呢,下面就进入正题! 文章目录 chatGPT流式回复…...
使用SpringEL获得字符串中的表达式运算结果
概述 有时候会遇上奇怪的需求,比如解析字符串中表达式的结果。 这个时候自己写解析肯定是比较麻烦的, 正好SprinngEL支持加()、减(-)、乘(*)、除(/)、求余(%)、幂(^)运算,可以免去造轮子的功夫…...
力扣 39. 组合总和
题目来源:https://leetcode.cn/problems/combination-sum/description/ C题解: 递归法。递归前对数组进行有序排序,可方便后续剪枝操作。 递归函数参数:定义两个全局变量,二维数组result存放结果集,数组pa…...
基于BES系列蓝牙耳机NTC充电电池保护电路设计
+hezkz17进数字音频系统研究开发交流答疑 一 在充电电路中NTC作用? 在充电电路中,NTC(Negative Temperature Coefficient)热敏电阻通常被用于温度检测和保护。它具有随温度变化而变化的电阻值。 以下是NTC在充电电路中的几种常见作用: 温度监测:NTC热敏电阻可以用来测量…...
13-C++算法笔记-递归
📚 Introduction 递归是一种常用的算法设计和问题求解方法。它基于问题可以分解为相同类型的子问题,并通过解决子问题来解决原始问题的思想。递归算法在实际编程中具有广泛的应用。 🎯 递归算法解决问题的特点 递归算法具有以下特点&#…...
从古代八卦探究计算机的八进制
八进制,即八卦,是中国古代哲学体系中非常重要的一个概念,它被广泛应用于易经、道家、儒家等诸多领域。随着计算机科学的快速发展,人们开始思考:八进制是否可以应用到计算机上? 一、什么是八进制࿱…...
Linux shell mkfs.ext4命令参数使用
mkfs mkfs是个综合命令 mkfs 然后按两下tab 查看系统支持哪些文件系统的格式化功能 mkfs -t 文件系统格式名 以指定的文件系统格式来进行磁盘格式化 > 等于 mkfs.文件系统格式名 比如: mkfs -t xfs mkfs.xfs 常见的磁盘格式…...
【Docker】子系统与其相关名词的界定、Control Groups等详细讲解
前言 Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux或Windows操作系统的机器上,也可以实现虚拟化,容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。 📕作者简介:热…...
React hook之useRef
React useRef 详解 useRef 是 React 提供的一个 Hook,用于在函数组件中创建可变的引用对象。它在 React 开发中有多种重要用途,下面我将全面详细地介绍它的特性和用法。 基本概念 1. 创建 ref const refContainer useRef(initialValue);initialValu…...
边缘计算医疗风险自查APP开发方案
核心目标:在便携设备(智能手表/家用检测仪)部署轻量化疾病预测模型,实现低延迟、隐私安全的实时健康风险评估。 一、技术架构设计 #mermaid-svg-iuNaeeLK2YoFKfao {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg…...
Mybatis逆向工程,动态创建实体类、条件扩展类、Mapper接口、Mapper.xml映射文件
今天呢,博主的学习进度也是步入了Java Mybatis 框架,目前正在逐步杨帆旗航。 那么接下来就给大家出一期有关 Mybatis 逆向工程的教学,希望能对大家有所帮助,也特别欢迎大家指点不足之处,小生很乐意接受正确的建议&…...
第25节 Node.js 断言测试
Node.js的assert模块主要用于编写程序的单元测试时使用,通过断言可以提早发现和排查出错误。 稳定性: 5 - 锁定 这个模块可用于应用的单元测试,通过 require(assert) 可以使用这个模块。 assert.fail(actual, expected, message, operator) 使用参数…...
Psychopy音频的使用
Psychopy音频的使用 本文主要解决以下问题: 指定音频引擎与设备;播放音频文件 本文所使用的环境: Python3.10 numpy2.2.6 psychopy2025.1.1 psychtoolbox3.0.19.14 一、音频配置 Psychopy文档链接为Sound - for audio playback — Psy…...
uniapp微信小程序视频实时流+pc端预览方案
方案类型技术实现是否免费优点缺点适用场景延迟范围开发复杂度WebSocket图片帧定时拍照Base64传输✅ 完全免费无需服务器 纯前端实现高延迟高流量 帧率极低个人demo测试 超低频监控500ms-2s⭐⭐RTMP推流TRTC/即构SDK推流❌ 付费方案 (部分有免费额度&#x…...
GitHub 趋势日报 (2025年06月08日)
📊 由 TrendForge 系统生成 | 🌐 https://trendforge.devlive.org/ 🌐 本日报中的项目描述已自动翻译为中文 📈 今日获星趋势图 今日获星趋势图 884 cognee 566 dify 414 HumanSystemOptimization 414 omni-tools 321 note-gen …...
NLP学习路线图(二十三):长短期记忆网络(LSTM)
在自然语言处理(NLP)领域,我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感,还是实现语言的翻译,都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心,而循环神经网络(RNN) 曾被视为…...
深入解析C++中的extern关键字:跨文件共享变量与函数的终极指南
🚀 C extern 关键字深度解析:跨文件编程的终极指南 📅 更新时间:2025年6月5日 🏷️ 标签:C | extern关键字 | 多文件编程 | 链接与声明 | 现代C 文章目录 前言🔥一、extern 是什么?&…...
多模态大语言模型arxiv论文略读(108)
CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文标题:CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文作者:Sayna Ebrahimi, Sercan O. Arik, Tejas Nama, Tomas Pfister ➡️ 研究机构: Google Cloud AI Re…...
