分享高性能批量插入和批量删除sql语句写法
一，技术水平总能在扯皮和吹毛求疵中得到提高。如果从来不“求疵”，可能就不会知道if(str != )不如if(str != pty)高效、批量插入和删除的sql语句是要那样写才执行最快、接口和抽象类的区别不仅是语言层面、原来权限管理是要这样设计的、某个类那样设计职责才更单一更易于扩展……
本来前两篇文章是学习cnblogs编辑控件用的，看到跟贴的朋友询问批量插入和批量删除的问题，决定整理成文和大家分享。
我们这里讨论的只是普通sql语句如何写更高效，不考虑特殊的用文件中转等导入方式，毕竟在代码中调用sql语句或存储过程才更方便。
批量删除很简单，大家可能都用过：
delete from testtable where id in (1, 3, 54, 68) --sql2005下运行通过 当用户在界面上不连续的选择多项进行删除时，该语句比循环调用多次删除或多条delete语句中间加分号一次调用等方法都高效的多。
本文重点讲述的是批量插入的写法：
sql写法：
insert into testtable select 1, abc union select 2, bcd union select 3, cde--testtable表没有主键，id不是主键
oracle写法：
insert into testtable select 1, abc from daul union select 2, bcd from daul --testtable表没有主键，id不是主键
曾经测试过，这种写法插入1000条数据比循环调用1000次insert或1000条insert语句简单叠加一次调用要高效得多，大概快20多倍（调试状态不是太准）。其实很简单，就用了个union（union all 也可以），但当时得出测试结果时还是很惊喜的。
要得出这个结果需要两个条件：
1、表不能有主键或者主键是数据库默认的（sql用自动递增列，oracle用序列）
1
以上两条任意一条不满足，效率的提高都不明显。
另外，sql语句的最大长度有限制，组合几千条数据写成一条insert语句，可能会超过上限，所以如果有5000条数据，可以一次insert 1000条，分5次写完（不一定一次1000条最合适，有兴趣的朋友可以研究）。
声明：看了几位朋友的评论后发现自己没有叙述清楚
上面的两个条件并不是说这样做就好，而是说当应用场景满足这两个条件时才适合用union的写法
当时用这种写法时，是为了解决一个winform程序批量导入手机号码的问题，程序给自己人用，excel文件也是可靠的，不需要考虑sql攻击。还有一些场景是大量数据来源于通过gprs网络连接的专用终端，总之数据来源是可靠的，还有就是数据量很大但不可能巨大。
ps：常常遇到一些小技巧或者值得注意的小细节，没有记下来，要等下次再遇到时才想起来。现在下决心要养成好的工作习惯，留此文为证。
能够整理成文的要写在项目组开发规范中，其它的至少要记录下来。
2
二，使用mybatis将数据批量插入到oracle中，在映射文件中怎么写啊？
1.mybaits版本，3.1.0
2. 1.
2.
bootstraptable初始化不加载数据 3.
4.
electronic electric electrical 5.
6.
7. <!-- 批量插入 --> <insert id=batchinsert parametertype=java.util.list>insert into b_agent_info(id,hkgs,username,custname,office,remark) values<foreach collection=list item=item index=index separator=,> (#{item.id},#{item.hkgs},#{item.username},#{item.custname},#{item
.office},#{ark})
8.
9.</foreach> </insert>
这个是参考网上的写法写的不过不支持向oracle中批量插入!
不知道有谁遇到过吗？或者给出解决方法，该怎么解决？
?
到 一种 写法 分享 ：
<insert id=batchinsertb2b parametertype=arraylist>
insert into
xxxxtable(hkgs,hkgsjsda,office,asdf,ddd,ffff,supfullname,classtype,agent_type,remark)
<foreach collection=list item=item index=index separator=union all> select #{item.hkgs,jdbctype=varchar},
#{item.hkgsjsda,jdbctype=varchar},
#{item.office,jdbctype=varchar},
#{item.asdf,jdbctype=varchar},
#{item.ddd,jdbctype=varchar},
#{item.ffff,jdbctype=varchar},
#{item.supfullname,jdbctype=varchar},0,0,
#{ark,jdbctype=varchar} from dual
</foreach>
</insert>
?
3
可以考虑用union all来实现批量插入。
例如：
insert into xx_table(xx,xx,xx)select xx,xx,xx union all select xx,xx,xx union all select xx,xx,xx ...
先拼装好语句再动态传入insert into xx_table(xx,xx,xx)后面部分，不知道能不能帮你解决问题
数据加载失败请稍后重试 4篇二：sql语句写法指导
我们要做到不但会写sql，还要做到写出性能优良的sql语句。
（1）选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)：
oracle的解析器按照从右到左的顺序处理from子句中的表名，from子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在from子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表。
（2）where子句中的连接顺序：
oracle采用自下而上的顺序解析where子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他where条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在where子句的末尾。 中.国.站长站
（3）select子句中避免使用‘*’：
oracle在解析的过程中, 会将‘*’依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间。
（4）减少访问数据库的次数： 代码怎么编写圣诞树
oracle在内部执行了许多工作: 解析sql语句, 估算索引的利用率, 绑定变量 , 读数据块等。
（5）在sql*plus , sql*forms和pro*c中重新设置arraysize参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200。
mysql语句的执行顺序 （6）使用decode函数来减少处理时间：
使用decode函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表。
（7）整合简单,无关联的数据库访问：
如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系)。
（8）删除重复记录：
最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了rowid)例子：
delete from emp e wid > (select wid) from emp x where
x.emp_no = e.emp_no);
（9）用truncate替代delete：
a. 回滚段上用于恢复数据的信息。
b. 被程序语句获得的锁。 mousemove和mouseover
d. oracle为管理上述3种资源中的内部花费。
（11）用where子句替换having子句：
避免使用having子句，having 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤。这个处理需要排序,总计等操作。如果能通过where子句限制记录的数目，那就能减少这方面的开销。(非oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的子句中，on是最先执行，where次之，having最后，因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，where也应该比having快点的，
因为它过滤数据后才进行sum，在两个表联接时才用on的，所以在一个表的时候，就剩下where跟having比较了。在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是一样的，只是where可以使用rushmore技术，而having就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不确定的，根据上篇写的工作流程，where的作用时间是在计算之前就完成的，而having就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。在多表联接查询时，on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表后，再由where进行过滤，然后再计算，计算完后再由having进行过滤。由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里。
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