程序訪問 MySQL
數據庫時,當查詢出來的數據量特別大時,數據庫驅動把加載到的數據所有加載到內存裏,就有可能會致使內存溢出(OOM)。java
其實在 MySQL
數據庫中提供了流式查詢,容許把符合條件的數據分批一部分一部分地加載到內存中,能夠有效避免OOM;本文主要介紹如何使用流式查詢並對比普通查詢進行性能測試。mysql
使用JDBC的 PreparedStatement/Statement
的 setFetchSize
方法設置爲 Integer.MIN_VALUE
或者使用方法 Statement.enableStreamingResults()
能夠實現流式查詢,在執行 ResultSet.next()
方法時,會經過數據庫鏈接一條一條的返回,這樣也不會大量佔用客戶端的內存。git
public int execute(String sql, boolean isStreamQuery) throws SQLException { Connection conn = null; PreparedStatement stmt = null; ResultSet rs = null; int count = 0; try { //獲取數據庫鏈接 conn = getConnection(); if (isStreamQuery) { //設置流式查詢參數 stmt = conn.prepareStatement(sql, ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY, ResultSet.CONCUR_READ_ONLY); stmt.setFetchSize(Integer.MIN_VALUE); } else { //普通查詢 stmt = conn.prepareStatement(sql); } //執行查詢獲取結果 rs = stmt.executeQuery(); //遍歷結果 while(rs.next()){ System.out.println(rs.getString(1)); count++; } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } finally { close(stmt, rs, conn); } return count; }
PS:上面的例子中經過參數
isStreamQuery
來切換流式查詢與普通查詢,用於下面作測試對比。github
建立了一張測試表 my_test
進行測試,總數據量爲 27w
條,分別使用如下4個測試用例進行測試:sql
@Test public void testCommonBigData() throws SQLException { String sql = "select * from my_test"; testExecute(sql, false); }
27w 數據量用時 38 秒
數據庫
使用將近 1G 內存
性能
@Test public void testStreamBigData() throws SQLException { String sql = "select * from my_test"; testExecute(sql, true); }
27w 數據量用時 37 秒
測試
因爲是分批獲取,因此內存在30-270m波動
大數據
@Test public void testCommonSmallData() throws SQLException { String sql = "select * from my_test limit 100000, 10"; testExecute(sql, false); }
10 條數據量用時 1 秒
優化
@Test public void testStreamSmallData() throws SQLException { String sql = "select * from my_test limit 100000, 10"; testExecute(sql, true); }
10 條數據量用時 1 秒
MySQL 流式查詢對於內存佔用方面的優化仍是比較明顯的,可是對於查詢速度的影響較小,主要用於解決大數據量查詢時的內存佔用多的場景。
DEMO地址:https://github.com/zlt2000/mysql-stream-query
掃碼關注有驚喜!