之前一直没有遇到过大批量数据入库的场景，所以一直没有思考过在大量数据的情况下单线程插入和多线程插入的性能情况。今天在看一个项目源代码的时候发现使用了多线程insert操作。

于是简单的写了一个测试程序来测试一批数据在N个线程下的insert情况。

public class ThreadImport {
    private String url="jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl";
    private String user="cmis";
    private String password="cmis";
    public Connection getConnect(){
        Connection con = null;
         try {
            Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
            con=DriverManager.getConnection(url, user, password);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
         return con;
    public void multiThreadImport( final int ThreadNum){
        final CountDownLatch cdl= new CountDownLatch(ThreadNum);
        long starttime=System.currentTimeMillis();
        for(int k=1;k<=ThreadNum;k++){
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    Connection con=getConnect();
                    try {
                        Statement st=con.createStatement();
                        for(int i=1;i<=80000/ThreadNum;i++){
                            String uuid=UUID.randomUUID().toString();
                            st.addBatch("insert into demo_table(a,b) values('"+uuid+"','"+uuid+"')");
                            if(i%500==0){
                                st.executeBatch();
                        cdl.countDown();
                    } catch (Exception e) {
                    }finally{
                        try {
                            con.close();
                        } catch (SQLException e) {
                            e.printStackTrace();
            }).start();
        try {
            cdl.await();
            long spendtime=System.currentTimeMillis()-starttime;
            System.out.println( ThreadNum+"个线程花费时间:"+spendtime);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ThreadImport ti=new ThreadImport();
        ti.multiThreadImport(1);
        ti.multiThreadImport(5);
        ti.multiThreadImport(8);
        ti.multiThreadImport(10);
        ti.multiThreadImport(20);
        ti.multiThreadImport(40);
        System.out.println("笔记本CPU数:"+Runtime.getRuntime().availableProcessors());
 
运行结果：
 
 
1个线程花费时间:56707
5个线程花费时间:21688
8个线程花费时间:16625
10个线程花费时间:16098
20个线程花费时间:19882
40个线程花费时间:23536
笔记本CPU数:8
 
发现在一定数量的线程下性能提升的还是很明显。
 
 
在实际的项目中，使用了连接池的情况下，多线程（在一定范围内）数据插入的性能还要明显一点。
 
                    大量数据情况下单线程插入和多线程insert数据库的性能测试 之前一直没有遇到过大批量数据入库的场景，所以一直没有思考过在大量数据的情况下单线程插入和多线程插入的性能情况。今天在看一个项目源代码的时候发现使用了多线程insert操作。于是简单的写了一个测试程序来测试一批数据在N个线程下的insert情况。public class ThreadImport {    pr
    public void batchInsertData() throws InterruptedException {
        final Integer threadSize = 10;
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        final Lo...
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
synchronized同步代码块即加同步锁,synchronized同步代码块的功能：
当A线程访问对象的synchronized代码块的时候，B线程依然可以访问对象方法中其余非synchronized块的部分
当A线程进入对象的synchronized代码块的时...
public class ThreadImport {
static Connection conn;
  public void multiThreadImport( final int ThreadNum){
    final CountDownLatch cdl= new CountDownLatch(ThreadNum);
    long sta...
Java作为一门编程语言，拥有强大的多线程支持，通过利用Java多线程技术，可以有效地解决在数据库插入千万级数据时的性能瓶颈问题。
但是，在多线程插入数据库时，需要注意以下几点：
1.连接数限制
数据库通常会有连接数限制，过多的连接会导致数据库性能下降，通过使用连接池可以有效地控制连接数。
2.事务处理
在大数据量插入时，一次性插入可能会出现异常，这时候需要使用数据库事务管理技术，可以回滚错误的数据，确保数据的完整性。
3.线程数控制
线程数是需要根据机器的配置和系统负载情况合理调整的，过多的线程会浪费资源，过少的线程会导致性能下降。
4.数据批量提交
将需要插入的数据进行分批处理，进行批量提交，可以减少数据库交互次数，提高性能。
综上所述，通过合理利用Java多线程技术以及上述注意事项，在数据库插入千万级数据时，可以大大提高系统的性能，确保数据的有效插入。   
### 回答2：
Java多线程数据库插入千万级数据是一项比较复杂的任务。在此之前需要确保数据库的表结构已经建立好，并且在写入数据时需要进行数据分析和处理，尽可能地优化数据的结构和存储方式。
为了提高插入数据的效率，可以采用多线程方式进行数据库插入操作。多线程技术可以将数据分批处理，每个线程负责一部分数据的插入。这样可以有效地提高数据的插入速度和效率。但同时也需要考虑到线程之间的同步问题，以及数据库的并发访问能力。
在进行多线程数据库插入时，需要注意以下几点：
1. 数据库连接池的使用：为了减少数据库连接和关闭的开销，可以采用数据库连接池的方式管理数据库连接。
2. 多线程的线程池：可以使用线程池来管理线程的数量，以控制系统资源的使用和避免过度消耗内存和CPU等资源。
3. 分批插入数据：可以将数据分成若干个批次进行插入，每个线程负责一部分数据的插入，这样可以减少单个事务的大小和对数据库的负载。
4. 数据库的并发控制：需要使用数据库的并发控制机制，以避免多个线程同时访问数据库时出现死锁等问题。
5. 数据结构和数据处理优化：需要对插入的数据进行预处理和优化，以充分利用数据库的性能优势，例如采用批量插入等方式。
总之，要在Java多线程数据库插入千万级数据时，需要对数据结构、线程安全和并发访问等方面进行深入的思考和优化，以达到最佳的性能和效率。   
### 回答3：
Java 多线程对于数据库的插入千万级数据是一个非常明智的选择。使用多线程可以将数据插入过程分成多个小块，每个小块都可以被单独处理，从而加快整个过程，提高插入数据的效率。
以下是 Java 多线程数据库插入千万级数据的一些重要步骤和技巧：
1. 数据分片：在将数据插入到数据库之前，需要将数据划分成多个小块。这些小块中的数据可以并行插入到数据库中，这样可以提高插入数据的速度。
2. 在每个小块中使用多线程：在每个小块中，可以使用多个线程同时进行数据插入。这样可以充分利用所有可用资源，从而提高整个过程的效率。
3. 使用连接池：连接池可以帮助我们管理数据库连接，并提供连接复用、线程安全等功能。这样可以减少连接创建和销毁的开销，缩短数据插入时间。
4. 使用 batch 方式插入数据：在插入数据时，可以使用 batch 方式批量插入数据，这样可以减少与数据库的交互次数，从而提高插入数据的效率。
5. 优化 SQL 语句：在插入数据时，需要使用高效的 SQL 语句。例如，可以使用批量插入语句、预处理语句、存储过程等方式，减少 SQL 语句的执行时间和开销。
6. 监控和优化：在数据插入过程中，需要实时监控系统资源的使用情况，及时检测并调整线程数、连接池大小等参数，以保证系统的稳定性和高效性。
7. 数据库性能优化：对于千万级数据的插入，数据库的性能优化也非常重要。例如，可以优化数据库的索引、表分区、缓存等，以提高数据库的查询和插入效率。
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