针对JPA的saveAll方法优化,我们可以从以下几个方面进行: 1. 分析JPA的saveAll方法性能瓶颈 JPA的saveAll方法本质上是循环调用save方法,对于每条记录都会执行相应的SQL语句。当数据量较大时,这种逐条插入的方式会导致大量的数据库交互,从而影响性能。 2. 研究JPA批处理机制以优化saveAll JPA支持批处理操作,通过配置批处理...
使用JpaRepository.saveAll()获得更好的性能 、、、 我正在使用一个rest-api,它应该从csv文件中导入数据。上传和映射到对象部分是有效的,但saveAll()不起作用,它只需要几年的时间就可以将130000~行保存到数据库(运行在much服务器上),而且它应该在更短的时间内处理更大的文件。这是我的数据类的样子: @Entity ...
# Spring Boot JPA SaveAll的批处理性能方案在使用Spring Boot开发应用程序时,数据持久化是一个常见的需求。Spring Data JPA提供了一个便捷的方法来进行实体的批量保存,那就是`saveAll`。然而,在处理大量数据时,有效地使用批处理能显著提高性能。因此,本方案将探讨如何查看`saveAll`是否在进行批处理,并提供一些代码示...
4. 性能测试 当批处理设定生效后,我们可以进行性能测试。设置多个用户并使用saveAll进行保存,并监测执行时间及吞吐量。 4.1 性能测试代码示例 publicvoidsaveUsersWithBatch(List<User>users){longstartTime=System.currentTimeMillis();userRepository.saveAll(users);longendTime=System.currentTimeMillis();System.out.p...
JPA的saveAll方法执行效率很差的原因是遍历执行save public<SextendsT>List<S>saveAll(Iterable<S>...
4. 批量保存的性能优化 虽然saveAll方法可以简化批量保存的操作,但在处理大量数据时,仍然需要注意性能问题。以下是一些优化批量保存性能的技巧。 4.1 使用批处理 JPA默认情况下不会启用批处理,这意味着每次保存操作都会单独执行一条SQL语句。为了启用批处理,我们需要在application.properties或application.yml中进行配置。
按理说，Skylake是更新的架构，性能应该更好才对，然而实际表现却并非如此。 分析： 1,perf 在两台...
最初,当我只是尝试使用spring JPA的saveAll方法进行批量插入时,每10,000条记录获得约185秒的性能。在执行以下更改之后,插入10,000条记录的性能仅需4.3秒。 是的,每10k记录4.3秒。 因此,要实现这一点,我必须更改插入数据的方式。 1.插入时更改记录数
jpa的sava与saveAll save()方法 @Transactionalpublic<SextendsT>S save(S entity) {if(this.entityInformation.isNew(entity)) {this.em.persist(entity);returnentity; }else{returnthis.em.merge(entity); } } 根据源码我们可以看出来,save是先通过判断这个对象是不是新的,新的便会新增,否则就是执行的修改。