在写完上一篇文章之后，在使用过程中慢慢发现一些问题，比如说数据入库很慢，10W的数据分10个文件入库大概需要两三分钟，如下图 这是我忍受不了的，所以我寻思着如何优化该程序，提高入库性能。因此我对JDBC数据入库的几种方法做了一个对比，在大量的实验下，发现了如下的规律：
1、使用statement耗时最长; 2、使用PreparedStatement耗时明显缩短; 3、使用PreparedStatement + 批处理耗时暂时耗时最少。
针对我的小程序，入库的表所需要的字段有上百个，我懒得去拼字符串，于是就选择Statement+批处理来处理，关键代码如下：
if(conn == null) { conn = dbutil.getConnection(); } pre = conn.createStatement(); conn.setAutoCommit(false); while (line_record != null) { if(line_record.indexOf("cdrid") != -1) { line_record = buf.readLine(); continue; } // 解析每一条记录 sql = "INSERT IGNORE INTO " + tablename + " VALUES('"; String[] fields = line_record.split(DELIMITERS); //对Insert语句的合法性进行判断 if(fields.length != colCount){ line_record = buf.readLine(); System.out.println("要插入的数据列数和表的数据列不相匹配，停止执行"); continue; } for (int i = 0; i < fields.length; i++) { sql += fields[i]; if (i < fields.length - 1) { sql += "','"; } } sql += "');"; // 在控制台输出SQL语句 // System.out.println(sql); //执行SQL语句 pre.addBatch(sql); rowCount++; line_record = buf.readLine(); if (rowCount >= rc) { break; } } pre.executeBatch(); conn.commit(); pre.close();然而程序入库的效率并没有显著的提高，最后，我在批量执行500条Sql的时候提交一次，代码如下：
if(rowCount % 500 == 0) { pre.executeBatch(); conn.commit(); // pre.clearBatch(); }这里的数字是自己定的，根据Java虚拟机大小来设定不同的值，这里的clearBatch()执行不执行都可以，在设定为100的时候，效率如下：
回顾本文最开始10W条数据分十个文件入库，效率明显提升了不少。
