批量插入的事务分段提交？ 大数据量导入的内存控制策略。

Question

批量插入的事务分段提交？ 大数据量导入的内存控制策略。批量插入的事务分段提交？ 大数据量导入的内存控制策略。

Answer 1

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问题理解

你想问的是关于批量插入数据的事务分段提交和大数据量导入的内存控制策略。具体来说，你可能想知道如何在批量插入数据时使用事务分段提交来提高性能，并且如何控制内存占用以避免OOM（OutOfMemoryError）。

解决方案

1. 事务分段提交 你可以使用Spring的@Transactional注解来实现事务分段提交。例如：

@Service
public class DataImporter {
 
    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;
 
    @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED, isolation = Isolation.READ_COMMITTED)
    public void importData(List<Data> dataList) {
        for (int i = 0; i < dataList.size(); i += 100) {
            List<Data> batchData = dataList.subList(i, Math.min(i + 100, dataList.size()));
            jdbcTemplate.batchUpdate("INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (?, ?)", batchData);
            // 每100条数据提交一次事务
            jdbcTemplate.execute("COMMIT");
        }
    }
}

1. 内存控制策略 你可以使用以下策略来控制内存占用：

• 批量插入: 使用批量插入语句（如INSERT INTO ... VALUES ...)来插入数据，而不是使用循环插入语句。
• 分页插入: 将数据分页插入数据库，例如每100条数据插入一次。
• 缓存: 使用缓存机制来缓存插入数据，例如使用Redis或Memcached。
• 内存池: 使用内存池机制来控制内存占用，例如使用Apache Commons Pool。

注意 以上解决方案仅供参考，具体实现可能需要根据实际情况进行调整。