addBatch怎么使用，用个例子

可以使用以下代码示例来使用addBatch方法：

// 假设我们有一个名为"users"的表格，包含"id"和"name"两列
String sql = "INSERT INTO users (id, name) VALUES (?, ?)";
PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql);

// 添加第一行数据
statement.setInt(1, 1);
statement.setString(2, "Alice");
statement.addBatch();

// 添加第二行数据
statement.setInt(1, 2);
statement.setString(2, "Bob");
statement.addBatch();

// 执行批量操作
int[] result = statement.executeBatch();

在上面的代码中，我们首先创建了一个PreparedStatement对象，并设置了SQL语句。然后，我们使用setInt和setString方法设置了第一行数据的参数，并使用addBatch方法将其添加到批处理中。接着，我们重复这个过程，将第二行数据也添加到批处理中。最后，我们调用executeBatch方法执行批处理，并将结果存储在一个整数数组中。

相关问题

使用java实现批量更新保存数据

使用 Java 实现批量更新和保存数据可以使用 JDBC（Java Database Connectivity）来连接数据库并执行 SQL 语句。

这里是一个示例代码，假设你要更新数据库中名为 "users" 的表中的所有记录：

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;

public class Main {
  public static void main(String[] args) throws SQLException {
    String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase";
    String username = "user";
    String password = "password";

    Connection connection = DriverManager.getConnection(url, username, password);
    String sql = "UPDATE users SET name = ?, email = ? WHERE id = ?";
    PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql);

    // 设置参数并执行批量更新
    statement.setString(1, "Alice");
    statement.setString(2, "alice@example.com");
    statement.setInt(3, 1);
    statement.addBatch();

    statement.setString(1, "Bob");
    statement.setString(2, "bob@example.com");
    statement.setInt(3, 2);
    statement.addBatch();

    // 执行批量更新
    statement.executeBatch();

    // 关闭连接
    statement.close();
    connection.close();
  }
}

在这个例子中，我们使用了 `PreparedStatement` 类和它的 `addBatch` 方法来实现批量更新。具体来说，我们可以在同一个 `PreparedStatement` 对象中设置多组参数，然后使用 `addBatch` 方法将它们加入批处理中。最后，我们使用 `executeBatch` 方法来执行批量更新。

注意，这段代码使用的是 MySQL 数据库，所以需要使用 MySQL 的 JDBC 驱动。如果你使用的是其他数据库

shardingjdbc批量插入例子

以下是使用ShardingJDBC进行批量插入的示例代码：

import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.PreciseShardingAlgorithm;
import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.RangeShardingAlgorithm;
import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.StandardShardingStrategyConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.driver.api.ShardingDataSourceFactory;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.ShardingDataSource;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.jdbc.core.datasource.ShardingDataSourceWrapper;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.jdbc.core.statement.ShardingPreparedStatement;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.jdbc.core.statement.ShardingStatement;

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;

public class ShardingJDBCBatchInsertExample {

    public static void main(String[] args) throws SQLException {

        // 配置分库
        List<DruidDataSource> dataSourceList = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 2; i++) {
            DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
            dataSource.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
            dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/db" + i + "?serverTimezone=UTC&useSSL=false");
            dataSource.setUsername("root");
            dataSource.setPassword("root");
            dataSourceList.add(dataSource);
        }

        // 配置分表
        PreciseShardingAlgorithm<Long> preciseShardingAlgorithm = (databaseNames, shardingValue) -> {
            for (String each : databaseNames) {
                if (each.endsWith(shardingValue.getValue() % 2 + "")) {
                    return each;
                }
            }
            throw new UnsupportedOperationException();
        };

        RangeShardingAlgorithm<Long> rangeShardingAlgorithm = (databaseNames, shardingValue) -> {
            List<String> result = new ArrayList<>();
            Long lowerValue = shardingValue.getValueRange().lowerEndpoint();
            Long upperValue = shardingValue.getValueRange().upperEndpoint();
            for (String each : databaseNames) {
                String value = each.substring(each.length() - 1);
                Long intValue = Long.parseLong(value);
                if (intValue >= lowerValue && intValue <= upperValue) {
                    result.add(each);
                }
            }
            return result;
        };

        StandardShardingStrategyConfiguration databaseShardingStrategyConfiguration = new StandardShardingStrategyConfiguration("id", preciseShardingAlgorithm, rangeShardingAlgorithm);
        ShardingDataSource shardingDataSource = ShardingDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceList, Collections.singleton(databaseShardingStrategyConfiguration), new Properties());

        // 执行批量插入
        Connection conn = shardingDataSource.getConnection();
        String sql = "insert into t_order (id, user_id, status) values (?, ?, ?)";
        ShardingPreparedStatement pstmt = (ShardingPreparedStatement) conn.prepareStatement(sql);
        for (int i = 1; i <= 100; i++) {
            pstmt.setLong(1, i);
            pstmt.setLong(2, i % 10);
            pstmt.setString(3, "INIT");
            pstmt.addBatch();
        }
        pstmt.executeBatch();

        conn.close();
    }
}

该示例代码中，我们首先配置了两个Druid数据源，分别对应两个数据库db0和db1。然后，我们使用PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm两种算法配置分库分表策略。具体而言，我们根据订单ID（id）的值来判断该订单属于哪个数据库和表，其中id % 2的值为0时，订单会被分配到db0数据库，否则分配到db1数据库；对于每个数据库，我们又根据id值的范围来判断该订单属于哪个表。

在执行批量插入时，我们首先通过shardingDataSource.getConnection()方法获取一个连接。然后，我们构造一个PreparedStatement对象，设置好参数，调用addBatch()方法将数据加入批处理队列中，最后调用executeBatch()方法执行批处理操作。由于使用了ShardingJDBC，ShardingPreparedStatement对象会在内部根据id值的分片规则自动将订单插入到对应的数据库和表中。