前言
最近小编手上一堆项目，实在特别忙，每天一堆批量操作，更新、导入、新增、删除，公司使用的Mybatis-Plus操作SQL，用过Mybatis-Plus的小伙伴一定知道他有很多API提供给我们使用，真爽，再不用写那么多繁琐的SQL语句，saveBatch是Plus的批量插入函数，大家平时工作肯定都用过，下面我们就来一个案例进入今天的主题。
一、rewriteBatchedStatements参数
MySQL的JDBC连接的url中要加rewriteBatchedStatements参数，并保证5.1.13以上版本的驱动，才能实现高性能的批量插入。MySQL JDBC驱动在默认情况下会无视executeBatch()语句，把我们期望批量执行的一组sql语句拆散，一条一条地发给MySQL数据库，批量插入实际上是单条插入，直接造成较低的性能。只有把rewriteBatchedStatements参数置为true, 驱动才会帮你批量执行SQL，另外这个选项对INSERT/UPDATE/DELETE都有效
添加rewriteBatchedStatements=true这个参数后的执行速度比较：
jdbc:mysql://数据库地址/数据库名?useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&allowMultiQueries=true&rewriteBatchedStatements=true
二、批量添加员工信息
2.1 普通saveBatch批量插入
我们循环1万次，把每个实例员工对象装到员工集合（List）中,然后调用Mybatis-Plus的saveBatch方法，传入List集合，实现批量员工的插入，然后我们在方法开始结束的地方，计算当前函数执行时长。
@PostMapping("/addBath")
@ResponseBody
public CommonResult<Employee> addBath(){
long startTime = System.currentTimeMillis();
List<Employee> list = new ArrayList<>();
// 循环批量添加1万条员工数据
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
Employee employee = new Employee();
employee.setName("DT测试"+i);
employee.setAge(20);
employee.setSalary(9000D);
employee.setDepartmentId(i);
list.add(employee);
}
boolean batch = employeeService.saveBatch(list);
if(batch){
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("函数执行时间：" + (endTime - startTime) + "ms");
return CommonResult.success();
}
return CommonResult.error();
}
为了测试的细致，我多点了几下这个方法，下面是每次记录的时长：
批量添加1万条员工数据，测试结果如下：
第一次：（2秒多）
第二次：（接近2秒）
第三次：（接近2秒）
差不多添加1万条数据在2秒左右，这个时候我们加大量10万条，再测试：
批量添加10万条员工数据，测试结果如下：
第一次：（19.341 秒）
第二次：（18.298 秒）
顿时我傻了，10万条数据批量添加要20秒左右，这要是再加个10万条，那不崩掉，于是我就各种找解决方案，最后锁定一个数据库连接的属性rewriteBatchedStatements，下面我们就添加上该属性试试速度与激情。
2.2. 设置rewriteBatchedStatements=true批量插入
下面我们为数据库的连接加上rewriteBatchedStatements=true的属性，再测试批量加入的耗时。
rewriteBatchedStatements=true
批量添加1万条员工数据，测试结果如下：
质的飞跃啊！牛逼，可以看出批处理的速度还是非常给力的。
1万条数据：2s -->>> 0.5s
批量添加10万条员工数据，测试结果如下
效果惊呆了吧？？？直接起飞啊。
1万条数据：20s -->>> 5s
总结
所以，如果你想验证rewriteBatchedStatements=true在你的系统里是否已经生效，记得要使用较大的batch，以上就是我的这次总结了，如果有更好的，或者更专业的记得留下你的指教呀～
摘自：