前言

业务场景是什么？

就是数据库的一批数据，量不少，需要执行同步插入到别的地方。

简单点肯定是一次性查出来，然后循环一个个插入，完事。

考虑点：

① 数据量大，一次性查出来操作，很爆炸。

② 循环里面一次一次地去插入，如果非业务场景必要，基本是不会在循环里面使用sql操作的。

所以该篇作为抛砖引玉（还有很多需要考虑的点），给出一种解决上面场景的代码编写方案， 手动分页，查询后批量插入。

正文

实现的流程简图：

看看最终实现的效果，通过代码日志记录了这个实现后的效果 :

开始实战：

代码大体就这样：

 代码：

        //获取数据总计数
        UserQueryCondition userQueryCondition=new UserQueryCondition();
        Integer totalCount = userService.getAllUserCount(userQueryCondition);
        //每批同步的数据条数
        Integer batchSizeLimit = 500;
        //分批切割处理
        List<PageLimitDTO> pageLimitGroupList = getPageLimitGroupList(totalCount, batchSizeLimit);
        int count=1;
        //物理批次查询
        for (PageLimitDTO pageBatchLimit:pageLimitGroupList){
            List<User> pageBatchList = userService.getPageList(
                    userQueryCondition, pageBatchLimit.getCurrIndex(), pageBatchLimit.getPageSize()
            );
            if (!CollectionUtils.isEmpty(pageBatchList)){
                //批量插入
                Boolean syncAddResult = userSyncService.batchSyncAdd(pageBatchList);
                //做其余业务
                if (syncAddResult){
                    log.info("第{}次,user数据批量插入成功",count);
                }
            }
            log.info("第{}批次,user数据同步批量插入业务结束执行",count);
            count=count+1;
        }

切割函数getPageLimitGroupList：

    public List<PageLimitDTO> getPageLimitGroupList(Integer totalCount, Integer batchSizeLimit ) {
        log.info("这一次处理的总数据条数为 ={} 条, 每一批次处理条数为 ={} 条,现在开始做分批切割处理。",totalCount,batchSizeLimit);
        int pageNum = totalCount / batchSizeLimit;
        int surplus = totalCount % batchSizeLimit;
        if (surplus > 0) {
            pageNum = pageNum + 1;
        }
        List<PageLimitDTO> pageLimitGroupList =new LinkedList<>();
        for(int i = 0; i < pageNum; i++){
            Integer currIndex = i * batchSizeLimit;
            PageLimitDTO pageLimitDTO=new PageLimitDTO();
            pageLimitDTO.setPageSize(batchSizeLimit);
            pageLimitDTO.setCurrIndex(currIndex);
            pageLimitDTO.setDealDataCount(currIndex+batchSizeLimit);
            pageLimitGroupList.add(pageLimitDTO);
            log.info("分批切割,第={}次,每次={}条,最终会处理到={}条。",pageLimitGroupList.size(),batchSizeLimit,currIndex+batchSizeLimit);

        }
        log.info("这一次处理的总数据条数为 ={} 条, 每一批次处理条数为 ={} 条,总共切割分成了 ={} 次,一切准备就绪,可以开始批量插入。",totalCount,batchSizeLimit,pageLimitGroupList.size());
        return pageLimitGroupList;
    }

物理分页查询的mybatis sql写法示例（核心手动切割分页查询红色部分）：

 代码：

    <select id="getPageList" resultMap="BaseResultMap">
        SELECT *
        FROM user
        <where>
            <if test="merchantId != null and merchantId != 0">
                and MERCHANT_ID = #{merchantId}
            </if>
            <if test="nameList != null and !nameList.isEmpty()">
                and NAME in
                <foreach collection="nameList" separator="," open="(" close=")" item="name">
                    #{name}
                </foreach>
            </if>
        </where>
        LIMIT #{currIndex} , #{pageSize}

    </select>

批量插入示例：

    <!--批量插入信息-->
    <insert id="batchSyncAdd" parameterType="java.util.List">
        insert into user(
        id,
        name,
        age
        )
        values
        <foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">
            (
            #{item.id,jdbcType=BIGINT},
            #{item.name,jdbcType=VARCHAR},
            #{item.age,jdbcType=INTEGER}
            )
        </foreach>
    </insert>

然后就是我们美如画的，手动批次切割查询插入：

当前方案作为抛砖引玉，还有比较多可优化的点，但是我不做扩展了，简单列举一下：

1. 每次切割分页查询，其实可以优化。 例如取上一次的id作为下一次的起始条件。
2. 同步异步的封装，可以更动态化。
3. 是否完全需要分批？ 动态设置数据超过多少才开始分批切割，不超过，不需要走切割这些流程代码。

等等

好吧，该篇就到这吧（如果对你有帮助，给我点赞收藏一下。）。