最近遇到个需求，要解析一个订单文件，文件可能有千万条数据，每条数据大概20个字段，用逗号分隔，需要在半小时内入库。

一、如何快速安全插入千万条数据

1.1 前言

最近遇到个需求，要解析一个订单文件，文件可能有千万条数据，每条数据大概20个字段，用逗号分隔，需要在半小时内入库。

1.2 思路

1.估算文件大小

文件有千万条，每条记录大概20个字段，先估算下整个文件的大小。方法很简单，用FileWriter往文件里插入一千万条数据，看看文件大小，测试下来大概1.5G左右。

2.如何批量插入

文件比较大，一次性读进内存肯定不行。方法是每次从订单文件里截取一部分数据，然后批量插入。批量插入可以用insert(…)values(…),(…)的方式，测试下来效率还是挺高的。

3.数据的完整性

截取数据的时候要注意，必须保证数据完整性。每条记录最后都是换行符，要根据这个标识保证每次截取都是整条数据，不能出现半条数据的情况。

4.数据库是否支持批次数据

需要做批次插入，数据库得支持大量数据写入。比如用的MySQL，可以通过设置max_allowed_packet来保证批次提交的数据量。

5.中途出错的情况

大文件解析，如果中途出错，比如数据插到900w的时候数据库连接失败，不可能重新来一遍。所以需要记录每次插入数据的位置，并且和批次插入的数据在同一个事务中，这样恢复之后可以从记录的位置继续插入。

1.3 实现

1.准备数据表

这里需要准备两张表分别是：订单状态位置信息表，订单表；

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CREATE TABLE `file_analysis` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `file_type` varchar(255) NOT NULL COMMENT '文件类型 01:类型1，02:类型2',
  `file_name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '文件名称',
  `file_path` varchar(255) NOT NULL COMMENT '文件路径',
  `status` varchar(255) NOT NULL COMMENT '文件状态  0初始化；1成功；2失败：3处理中',
  `position` bigint(20) NOT NULL COMMENT '上一次处理完成的位置',
  `crt_time` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
  `upd_time` datetime NOT NULL COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8

CREATE TABLE `file_order` (
  `file_id` bigint(20) DEFAULT NULL,
  `field1` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field2` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field3` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field4` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field5` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field6` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field7` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field8` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field9` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field10` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field11` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field12` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field13` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field14` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field15` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field16` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field17` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field18` varchar(255) DEFAULT NULL,
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=10000024 DEFAULT CHARSET=utf8

2.配置数据库包大小

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MySQL> show VARIABLES like '%max_allowed_packet%';
+--------------------------+------------+
| Variable_name            | Value      |
| max_allowed_packet       | 1048576    |
| slave_max_allowed_packet | 1073741824 |
2 rows in set

MySQL> set global max_allowed_packet = 1024*1024*10;
Query OK, 0 rows affected

通过设置max_allowed_packet，保证数据库能够接收批次插入的数据包大小；不然会出现如下错误：

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Caused by: com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (4980577 > 1048576). You can change this value on the server by setting the max_allowed_packet' variable.
    at com.mysql.jdbc.MysqlIO.send(MysqlIO.java:3915)
    at com.mysql.jdbc.MysqlIO.sendCommand(MysqlIO.java:2598)
    at com.MySQL.jdbc.MysqlIO.sqlQueryDirect(MysqlIO.java:2778)
    at com.MySQL.jdbc.ConnectionImpl.execSQL(ConnectionImpl.java:2834)

3.准备测试数据

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public static void main(String[] args) throws IOException {
    FileWriter out = new FileWriter(new File("D://xxxxxxx//orders.txt"));
    for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
out.write(
"vaule1,vaule2,vaule3,vaule4,vaule5,vaule6,vaule7,vaule8,vaule9,vaule10,vaule11,vaule12,vaule13,vaule14,vaule15,vaule16,vaule17,vaule18");
out.write(System.getProperty("line.separator"));
    }
    out.close();
}

使用FileWriter遍历往一个文件里插入1000w条数据即可，这个速度还是很快的，不要忘了在每条数据的后面添加换行符(\n\r)；

4.截取数据的完整性

除了需要设置每次读取文件的大小，同时还需要设置一个参数，用来每次获取一小部分数据，从这小部分数据中获取换行符(\n\r)，如果获取不到一直累加直接获取为止，这个值设置大小大致同每条数据的大小差不多合适，部分实现如下：
ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate(buffSize); // 申请一个缓存区
long endPosition = batchFileSize + startPosition - buffSize;// 子文件结束位置

long startTime, endTime;
for (int i = 0; i < count; i++) {
startTime = System.currentTimeMillis();
if (i + 1 != count) {
int read = inputChannel.read(byteBuffer, endPosition);// 读取数据
readW: while (read != -1) {
byteBuffer.flip();// 切换读模式
byte[] array = byteBuffer.array();
for (int j = 0; j < array.length; j++) {
byte b = array[j];
if (b == 10 || b == 13) { // 判断\n\r
endPosition += j;
break readW;
}
endPosition += buffSize;
byteBuffer.clear(); // 重置缓存块指针
read = inputChannel.read(byteBuffer, endPosition);
}
} else {
endPosition = fileSize; // 最后一个文件直接指向文件末尾
}
…省略，更多可以查看Github完整代码…
}

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如上代码所示开辟了一个缓冲区，根据每行数据大小来定大概在200字节左右，然后通过遍历查找换行符(\n\r)，找到以后将当前的位置加到之前的结束位置上，保证了数据的完整性。

#### 5.批次插入数据

通过insert(...)values(...),(...)的方式批次插入数据，部分代码如下：

// 保存订单和解析位置保证在一个事务中
SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
try {
long startTime = System.currentTimeMillis();
FielAnalysisMapper fielAnalysisMapper = session.getMapper(FielAnalysisMapper.class);
FileOrderMapper fileOrderMapper = session.getMapper(FileOrderMapper.class);
fileOrderMapper.batchInsert(orderList);
// 更新上次解析到的位置，同时指定更新时间
fileAnalysis.setPosition(endPosition + 1);
fileAnalysis.setStatus(“3”);
fileAnalysis.setUpdTime(new Date());
fielAnalysisMapper.updateFileAnalysis(fileAnalysis);
session.commit();
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println(“===插入数据花费:” + (endTime - startTime) + “ms===”);
} catch (Exception e) {
session.rollback();
} finally {
session.close();

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}

如上代码在一个事务中同时保存批次订单数据和文件解析位置信息，batchInsert通过使用mybatis的标签来遍历订单列表，生成values数据；

1.4 总结

以上展示了部分代码，完整的代码可以查看Github地址中的batchInsert模块，本地设置每次截取的文件大小为2M，经测试1000w条数据(大小1.5G左右)插入MySQL数据库中，大概花费时间在20分钟左右，当然可以通过设置截取的文件大小，花费的时间也会相应的改变。

1.5 完整代码

Github

本文标题： 如何快速安全的插入千万条数据

发布时间： 2021年04月18日 00:00

最后更新： 2026年09月16日 05:40

原始链接： https://haoxiang.eu.org/bbe55a08/

版权声明： 本文著作权归作者所有，均采用CC BY-NC-SA 4.0许可协议，转载请注明出处！

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