简单高效MySQL一次插入多条数据的实现方法（mysql一次插入）

简单高效：MySQL一次插入多条数据的实现方法

MySQL是目前广泛应用的关系型数据库管理系统，其数据插入速度也是关注的重点之一。为了提高数据插入的效率，本文将介绍一种MySQL一次插入多条数据的实现方法。

一般情况下，我们使用INSERT INTO语句对数据进行单条插入。例如，对于一张名为user的表格，我们要向其中插入id为1，name为John的数据，可以使用以下语句：

INSERT INTO user(id,name) VALUES(1,'John');

然而，如果需要插入大量数据，单次插入太过繁琐。此时，我们可以使用一次插入多条数据的方式进行批量插入。其具体语句形式如下：

INSERT INTO user(id,name) VALUES(1,'John'),(2,'Lisa'),(3,'Mike');

值得注意的是，多条数据之间需要用’,’分隔，且末尾不需要加’;’。

那么，我们如何在代码中实现一次插入多条数据呢？以下是一种基于Java语言和JDBC驱动的实现方法：

1. 建立数据库连接

我们需要使用JDBC驱动来连接MySQL数据库。假设我们已经在代码中完成了数据库连接的配置和初始化，可以使用以下代码获取连接对象Connection：

Connection conn = DriverManager.getConnection(url, username, password);

其中，url表示数据库连接地址，username和password分别表示数据库的用户名和密码。

2. 创建PreparedStatement对象

接下来，我们创建一个基于Connection的PreparedStatement对象。PreparedStatement对象可用于批量数据插入并具有预编译功能，可以大幅提高SQL语句的执行速度。

PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO user(id,name) VALUES(?,?)");

3. 批量插入数据

此时，我们已经准备就绪，可以开始批量插入数据了。假设我们有一个userList列表，其中包含多个UserData对象，每个对象都有两个属性：id和name。我们可以使用以下代码实现批量插入：

for (UserData data : userList) {
    pstmt.setInt(1, data.getId());
    pstmt.setString(2, data.getName());
    pstmt.addBatch();
}
pstmt.executeBatch();

在上述代码中，我们先循环遍历了userList列表，使用pstmt的setInt和setString方法分别设置了表格的id和name属性，并通过addBatch方法将批量插入的数据加入队列中。使用executeBatch方法一次性将队列中的所有数据插入到MySQL表格中。

4. 释放资源

批量插入后，我们需要释放PreparedStatement对象以及Connection对象的资源。以下是最终实现代码：

try {
    Connection conn = DriverManager.getConnection(url, username, password);
    PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO user(id,name) VALUES(?,?)");
    for (UserData data : userList) {
        pstmt.setInt(1, data.getId());
        pstmt.setString(2, data.getName());
        pstmt.addBatch();
    }
    pstmt.executeBatch();
} catch (SQLException e) {
    e.printStackTrace();
} finally {
    try {
        pstmt.close();
    } catch (SQLException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    try {
        conn.close();
    } catch (SQLException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

通过一次插入多条数据，我们可以大幅提升MySQL数据库插入数据的速度，减轻服务器的压力。无论是在大型数据系统的开发还是日常数据统计，都可以极大地提高我们的工作效率。