springboot批量插入数据

### Spring Boot 实现批量插入数据的最佳实践

#### 使用 JDBC 批处理
为了提高大批量数据插入效率，在 Spring Boot 中可以采用 JDBC 的批处理功能。这种方式能够显著减少网络往返次数，从而提升性能[^1]。

@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;

public void batchInsert(List<MyData> dataList){
    String sql = "INSERT INTO my_table (column1, column2) VALUES (?, ?)";
    
    List<Object[]> argsList = new ArrayList<>();
    for(MyData data : dataList){
        Object[] params = {data.getColumn1(), data.getColumn2()};
        argsList.add(params);
    }
    
    int[] updateCounts = jdbcTemplate.batchUpdate(sql, argsList.toArray(new Object[0][0]));
}

此代码片段展示了如何利用 `JdbcTemplate` 来执行批量更新操作。通过构建参数列表并调用 `batchUpdate()` 方法完成大量记录的一次性提交。

#### 整合 InfluxDB 进行时间序列数据分析
对于特定类型的数据库如InfluxDB而言，则可以通过其特有的API——BatchPoints来达成高效的数据存储目的。这特别适用于物联网领域内的实时监测与历史趋势分析等应用场景[^2]。

BatchPoints batchPoints = BatchPoints.database("mydb").retentionPolicy("autogen").build();
for(DataPoint point : points){
    Point p = Point.measurement("measurement")
                    .time(System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS)
                    .addField("fieldKey", value)
                    .build();
    batchPoints.point(p);
}

influxDB.write(batchPoints);

上述例子说明了怎样借助BatchPoints对象收集多个测量点后再统一发送给服务器端保存起来的过程。

#### 利用 Spring Batch 构建复杂业务逻辑下的批处理作业
当面临更复杂的业务需求时，比如涉及文件解析、转换以及最终持久化入库等多个环节的任务流程控制问题上，Spring Batch框架无疑是一个理想的选择。该工具包不仅具备良好的可配置性和灵活性，还自带完善的错误恢复机制以保障整个过程的安全可靠运行[^3]。

<job id="importJob">
    <step id="step1">
        <tasklet>
            <chunk reader="flatFileItemReader" writer="jpaItemWriter"
                   commit-interval="10"/>
        </tasklet>
    </step>
</job>

这里给出了一段简单的XML配置样例用于定义一个名为 importJob 的工作流步骤；其中包含了读取器（reader）、处理器(processor) 和写入器(writer)，它们共同协作完成了从外部资源加载至目标表内指定字段映射的工作。

#### 多线程并发写入加速大数据集处理速度
面对海量级别的静态资料迁移挑战时，单一线程顺序化的I/O访问显然难以满足时效性的要求。此时引入多线程技术便成为了解决方案之一。通过对原始任务分解成若干子单元分别交给不同线程独立负责部分计算/IO活动，进而达到整体吞吐率倍增的效果[^4]。

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);

List<Future<?>> futures = Lists.newArrayList();
for(final File file : filesToProcess){
    Future<?> future = executor.submit(() -> {
        try{
            processFile(file); // 自定义方法实现具体业务规则
        }catch(Exception e){
            logger.error(e.getMessage());
        }
    });
    futures.add(future);
}

// 等待所有异步任务结束...
futures.forEach(Future::get);
executor.shutdown();

这段程序示范了基于Java内置库 Executor 创建固定大小池子，并发启动一批后台工作者去平行地对待一系列输入源做进一步加工的情形。