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通过反射注解批量插入数据到DB的实现方法

2024-07-14 08:43:31
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供稿:网友

批量导入思路

最近遇到一个需要批量导入数据问题。后来考虑运用反射做成一个工具类,思路是首先定义注解接口,在bean类上加注解,运行时通过反射获取传入Bean的注解,自动生成需要插入DB的SQL,根据设置的参数值批量提交。不需要写具体的SQL,也没有DAO的实现,这样一来批量导入的实现就和具体的数据库表彻底解耦。实际批量执行的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,定义注解接口

注解接口Table中定义了数据库名和表名。RetentionPolicy.RUNTIME表示该注解保存到运行时,因为我们需要在运行时,去读取注解参数来生成具体的SQL。

@Documented@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Target(ElementType.TYPE)public @interface Table {  /**   * 表名   * @return   */  String tableName() default "";  /**   * 数据库名称   * @return   */  String dbName();}

注解接口TableField中定义了数据库表名的各个具体字段名称,以及该字段是否忽略(忽略的话就会以数据库表定义默认值填充,DB非null字段的注解不允许出现把ignore注解设置为true)。update注解是在主键在DB重复时,需要更新的字段。

@Documented@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Target(ElementType.FIELD)public @interface TableField {  /**   * 对应数据库字段名称   * @return   */  String fieldName() default "";  /**   * 是否是主键   * @return   */  boolean pk() default false;  /**   * 是否忽略该字段   * @return   */  boolean ignore() default false;  /**   * 当数据存在时,是否更新该字段   * @return   */  boolean update() default false;}

第二步,给Bean添加注解

给Bean添加注解(为了简洁省略了import和set/get方法以及其他属性),@TableField(fieldName = "company_id")表示companyId字段对应DB表的字段名为"company_id",其中updateTime属性的注解含有ignore=true,表示该属性值会被忽略。另外serialVersionUID属性由于没有@TableField注解,在更新DB时也会被忽略。

代码如下:

@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; // 权重  @TableField(fieldName="weight", update = true) private int weight; // 分值  @TableField(fieldName="score", update = true) private double score;

第三步,读取注解的反射工具类

读取第二步Bean类的注解的反射工具类。利用反射getAnnotation(TableField.class)读取注解信息,为批量SQL的拼接最好准备。

getTableBeanFieldMap()方法里生成一个LinkedHashMap对象,是为了保证生成插入SQL的field顺序,之后也能按同样的顺序给参数赋值,避免错位。getSqlParamFields()方法也类似,是为了给PreparedStatement设置参数用。

代码如下:

public class ReflectUtil {  /**   * <Class,<表定义Field名,Bean定义Field>>的map缓存   */  private static final Map<Class<?>, Map<string field="">> classTableBeanFieldMap = new HashMap<Class<?>, Map<string field="">>();  // 用来按顺序填充SQL参数,其中存储的Field和classTableBeanFieldMap保存同样的顺序,但数量多出ON DUPLICATE KEY UPDATE部分Field  private static final Map<Class<?>, List<field>> sqlParamFieldsMap = new HashMap<Class<?>, List<field>>();   private ReflectUtil(){};  /**   * 获取该类上所有@TableField注解,且没有忽略的字段的Map。   * <br />返回一个有序的LinkedHashMap类型   * <br />其中key为DB表中的字段,value为Bean类里的属性Field对象   * @param clazz   * @return   */  public static Map<string field=""> getTableBeanFieldMap(Class<?> clazz) {   // 从缓存获取   Map<string field=""> fieldsMap = classTableBeanFieldMap.get(clazz);   if (fieldsMap == null) {   fieldsMap = new LinkedHashMap<string field="">();      for (Field field : clazz.getDeclaredFields()) {// 获得所有声明属性数组的一个拷贝       TableField annotation = field.getAnnotation(TableField.class);        if (annotation != null && !annotation.ignore() && !"".equals(annotation.fieldName())) {          field.setAccessible(true);// 方便后续获取私有域的值         fieldsMap.put(annotation.fieldName(), field);        }  }      // 放入缓存      classTableBeanFieldMap.put(clazz, fieldsMap);   }   return fieldsMap;  }  /**   * 获取该类上所有@TableField注解,且没有忽略的字段的Map。ON DUPLICATE KEY UPDATE后需要更新的字段追加在list最后,为了填充参数值准备   * <br />返回一个有序的ArrayList类型   * <br />其中key为DB表中的字段,value为Bean类里的属性Field对象   * @param clazz   * @return   */  public static List<field> getSqlParamFields(Class<?> clazz) {   // 从缓存获取   List<field> sqlParamFields = sqlParamFieldsMap.get(clazz);   if (sqlParamFields == null) {   // 获取所有参数字段     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语句对应sql参数字段    sqlParamFields.add(field);        // ON DUPLICATE KEY UPDATE后面语句对应sql参数字段        TableField annotation = field.getAnnotation(TableField.class);    if (annotation != null && !annotation.ignore() && annotation.update()) {    updateParamFields.add(field);    }   }   sqlParamFields.addAll(updateParamFields);      // 放入缓存   sqlParamFieldsMap.put(clazz, sqlParamFields);   }   return sqlParamFields;  }  /**   * 获取表名,对象中使用@Table的tableName来标记对应数据库的表名,若未标记则自动将类名转成小写   *    * @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();    }    // 当未配置@Table的tableName,自动将类名转成小写    return clazz.getSimpleName().toLowerCase();  }  /**   * 获取数据库名,对象中使用@Table的dbName来标记对应数据库名   * @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语句

根据上一步的方法,生成真正执行的SQL语句。

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=?

代码如下:

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 ";  // 数据库表名和对应insertupdateSQL的缓存  private static final Map<string string=""> tableInsertSqlMap = new HashMap<string string="">();  /**   * 获取插入的sql语句,对象中使用@TableField的fieldName来标记对应数据库的列名,若未标记则忽略   * 必须标记@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);    }   }   // 去掉最后的逗号   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插入实现

从连接池获取Connection,SQLUtil.getInsertSql()获取执行的SQL语句,根据sqlParamFields来为PreparedStatement填充参数值。当循环的值集合到达batchNum时就提交一次。

代码如下:

  /**   * 批量插入,如果主键一致则更新。结果返回更新记录条数<br />   * @param dataList   *      要插入的对象List   * @param batchNum   *      每次批量插入条数   * @return 更新记录条数   */  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;    // 获取所有需要更新到DB的属性域    Map<string field=""> fieldsMap = ReflectUtil.getTableBeanFieldMap(dataList.get(0).getClass());    // 根据需要插入更新的字段生成SQL语句    String sql = SQLUtil.getInsertSql(tableName, fieldsMap);    log.debug("prepare to start batch operation , sql = " + sql + " , dbName = " + dbName);    // 获取和SQL语句同样顺序的填充参数Fields    List<field> sqlParamFields = ReflectUtil.getSqlParamFields(dataList.get(0).getClass());    // 最终更新结果条数    int result = 0;    int parameterIndex = 1;// SQL填充参数开始位置为1    // 执行错误的对象    List<object> errorsRecords = new ArrayList</object><object>(batchNum);//指定数组大小    // 计数器,batchNum提交后内循环累计次数    int innerCount = 0;    try {      connnection = this.getConnection(dbName);      // 设置非自动提交      connnection.setAutoCommit(false);      preparedStatement = connnection.prepareStatement(sql);      // 当前操作的对象      Object object = null;      int totalRecordCount = dataList.size();      for (int current = 0; current < totalRecordCount; current++) {        innerCount++;        object = dataList.get(current);       parameterIndex = 1;// 开始参数位置为1       for(Field field : sqlParamFields) {       // 放入insert语句对应sql参数          preparedStatement.setObject(parameterIndex++, field.get(object));       }       errorsRecords.add(object);        preparedStatement.addBatch();        // 达到批量次数就提交一次        if (innerCount >= batchNum || current >= totalRecordCount - 1) {          // 执行batch操作          preparedStatement.executeBatch();          preparedStatement.clearBatch();          // 提交          connnection.commit();          // 记录提交成功条数          result += innerCount;          innerCount = 0;          errorsRecords.clear();        }        // 尽早让GC回收        dataList.set(current, null);      }      return result;    } catch (Exception e) {      // 失败后处理方法      CallBackImpl.getInstance().exectuer(sql, errorsRecords, e);      BatchDBException be = new BatchDBException("batch run error , dbName = " + dbName + " sql = " + sql, e);      be.initCause(e);      throw be;    } finally {      // 关闭      if (preparedStatement != null) {       preparedStatement.clearBatch();        preparedStatement.close();      }      if (connnection != null)        connnection.close();    }  }

最后,批量工具类使用例子

在mysql下的开发环境下测试,5万条数据大概13秒。

List<companycandidatemodel> updateDataList = new ArrayList<companycandidatemodel>(50000);// ...为updateDataList填充数据int result = batchJdbcTemplate.batchInsertSQL(updateDataList, 50);

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对VeVb武林网的支持。


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