一举两得MySQL上传同时查询，速度更快（mysql上传同时查询）

一举两得：MySQL上传同时查询，速度更快！

在互联网时代，数据查询和管理成为企业运营中不可或缺的一部分。MySQL作为海量数据存储和高效管理的重要工具，其上传和查询的速度对于企业运营和业务发展至关重要。然而，传统上传和查询方式在大数据环境下会面临很多问题，如上传限速、查询时间长、占用大量系统资源等。如何提高MySQL上传和查询效率，加快数据库响应速度，是当前MySQL应用的热门话题。

一般情况下，我们通过上传文件到MySQL中，再执行SQL语句来查询数据库中的数据，这样虽然能实现数据管理，但是在实践中却存在一些问题。例如，当数据库中的数据量很大时，上传文件变得非常缓慢，查询时间也会比较长，同时会造成大量的系统资源浪费。此时，我们需要一种方式，既能快速上传，同时能够实现查询功能，并且能够最大化利用系统资源。

幸运的是，我们可以使用一种新的技术 – 批量上传和查询（Batch upload and query）来解决这些问题。批量上传和查询的原理是将上传和查询的操作同时进行，从而更加高效地利用系统资源。该技术主要包括四个步骤：1. 分批次上传数据到MySQL中；2. 使用流式读取的方式查询MySQL数据库；3. 使用预编译语句优化SQL查询语句；4. 通过连接池缩短连接获取时长。

以下是一些示例代码，以供参考。

1. 分批次上传数据到MySQL中

public static void batchInsert(List dataList) {
    // 每次处理100条数据
    int batchSize = 100;
    // 数据库连接
    Connection conn = null;
    try {
        conn = ConnectionFactory.getConnection();
        // 关闭自动提交开启批量提交
        conn.setAutoCommit(false);
        // 使用preparedStatement批量插入数据
        PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement("insert into student(name,age) values (?,?)");
        for (int i = 0; i 
            Student student = (Student) dataList.get(i);
            if (student == null) {
                continue;
            }
            int j = 1;
            preparedStatement.setString(j++, student.getName());
            preparedStatement.setInt(j++, student.getAge());
            // preparedStatement加入执行队列
            preparedStatement.addBatch();
            // 每100条批量执行一次，避免大量的SQL语句拼接
            if (i % batchSize == 0) {
                preparedStatement.executeBatch();
                conn.commit();
            }
        }
        // 若还有SQL未执行完，则最后10条一次性执行完
        preparedStatement.executeBatch();
        // 关闭流
        preparedStatement.close();
        // 手动提交事务
        conn.commit();
    } catch (SQLException e) {
        // 回滚事务
        if (conn != null) {
            try {
                conn.rollback();
            } catch (SQLException e1) {
                e1.printStackTrace();
            }
        }
    } finally {
        // 关闭连接
        if (conn != null) {
            try {
                conn.setAutoCommit(true);
                conn.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

2. 使用流式读取的方式查询MySQL数据库

public static List queryStudentList() {
    Connection conn = null;
    PreparedStatement ps = null;
    ResultSet rs = null;
    List list = new ArrayList();
    try {
        conn = ConnectionFactory.getConnection();
        ps = conn.prepareStatement("select * from student");

        // 设置流的调用
        ps.setFetchSize(20);
        rs = ps.executeQuery();

        while (rs.next()) {
            Student student = new Student();
            student.setId(rs.getLong("id"));
            student.setName(rs.getString("name"));
            student.setAge(rs.getInt("age"));
            list.add(student);
        }
    } catch (SQLException e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        // 关闭流
        try {
            if (rs != null) rs.close();
            if (ps != null) ps.close();
            if (conn != null) conn.close();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    return list;
}

3. 使用预编译语句优化SQL查询语句

public List selectByName(String name) {
    String sql = "select * from student where name like ?";
    PreparedStatement pstmt = null;
    List list = new ArrayList();
    try {
        pstmt = conn.prepareStatement(sql);
        pstmt.setString(1, name + "%");
        ResultSet rs = pstmt.executeQuery();
        while (rs.next()) {
            Student student = new Student(rs.getString("name"), rs.getInt("age"));
            student.setId(rs.getLong("id"));
            list.add(student);
        }
    } catch (SQLException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return list;
}

4. 通过连接池缩短连接获取时长

public static Connection getConnection() throws SQLException {
    if (dataSource == null) {
        // 初始化Connection pool
        dataSource = new ComboPooledDataSource();
        // 设置连接信息
        dataSource.setDriverClass("com.mysql.jdbc.Driver");
        dataSource.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test");
        dataSource.setUser("root");
        dataSource.setPassword("123456");
        dataSource.setInitialPoolSize(10);
        dataSource.setMinPoolSize(5);
        dataSource.setMaxPoolSize(20);
        dataSource.setMaxIdleTime(60);
    }
    return dataSource.getConnection();
}

使用批量上传和查询技术可以提高MySQL数据库的响应能力和工作效率，减少服务器资源浪费和运营成本。但是，在实际使用过程中，也需要注意一些细节问题，如避免一次批量操作过大，不同数据库引擎对批处理的支持可能不同，批处理需要关闭事务自动提交等。只有在合适的场景和正确的方法下，才能发挥批量上传和查询的最大优势，将数据管理和查询提高到一个新的高度。