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為了驗證
Hibernate
批量數據插入的性能，選擇合適的
batchsize
，我做了一個
benchmark
的測試。可是測試的結果非常奇怪。
Jdbc.batch_size
的設置對性能基本沒有影響。
注意，本文中所有測試時間單位為毫秒。
第一組測試，
batch size
比較
為插入
1000
條訂單數據，循環中沒有做
flush
，每種
batchsize
重復測
10
次。得到結果如下。
這此數據顯示不設
batch
size
性能反而最好，但是差別極小。這是什么原因？！
|
jdbc.batchsize
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
8
|
9
|
10
|
平均值
|
|
100
|
4468
|
4703
|
4468
|
4297
|
4390
|
4266
|
4406
|
4281
|
4328
|
4234
|
4384
|
|
50
|
4250
|
4328
|
4313
|
4266
|
4281
|
4235
|
4719
|
4343
|
4344
|
4375
|
4345
|
|
30
|
4484
|
4859
|
4313
|
4047
|
4204
|
4359
|
4422
|
4469
|
4344
|
4266
|
4377
|
|
10
|
4313
|
4578
|
4281
|
4312
|
4282
|
4657
|
4063
|
4313
|
4312
|
4313
|
4342
|
|
不設置
|
4219
|
4235
|
4187
|
4235
|
4297
|
4297
|
4343
|
4313
|
4250
|
4312
|
4269
|
?
第二組測試
, flush size
比較
與第一組一樣插入
1000
條訂單數據，
batch size
為
100
。循環中每一定條數做一次
flush
。得到結果如下。
這組測試結果基本正常。
Flush
size
赿大，時間赿少。但時間少的原因很可能是清理緩存的次數少，而非批處理之功。
|
flush size
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
8
|
9
|
10
|
平均
|
|
100
|
4813
|
4719
|
4750
|
4984
|
4906
|
4735
|
5094
|
4734
|
5000
|
4906
|
4864
|
|
50
|
5687
|
5703
|
5422
|
5438
|
5578
|
5516
|
5578
|
5391
|
5547
|
5500
|
5536
|
|
30
|
6281
|
6266
|
6281
|
5797
|
6172
|
6704
|
6250
|
6453
|
5875
|
6469
|
6255
|
|
10
|
7953
|
8640
|
8672
|
9047
|
8547
|
8922
|
8640
|
7844
|
8062
|
8625
|
8495
|
?
第三組測試，繼承表插入
前面兩組測試，都是單表插入。本組是雙表插入：一個基類表，一個子類表，按
Table per Sub Class
進行
O/R Mapping
。
Batch size
為
100
。
Flush size
為
1000, 50, 30, 10
和不做
flush
。
這個結果也是基本正常
?
|
flush size
|
1
|
2
|
3
|
平均
|
|
100
|
5891
|
5703
|
5859
|
5818
|
|
50
|
6672
|
6625
|
6766
|
6688
|
|
30
|
7797
|
7344
|
7875
|
7672
|
|
10
|
9328
|
9406
|
9234
|
9323
|
|
不做flush
|
5250
|
5203
|
5172
|
5208
|
?