在本文中，我们将看到如何在Hibernate中执行批量插入/更新。

每当我们执行一条sql语句时，我们都是通过对数据库进行网络调用来完成的。现在，如果我们必须向数据库表中插入 10 个条目，那么我们必须进行 10 次网络调用。相反，我们可以通过使用批处理来优化网络调用。批处理允许我们在单个网络调用中执行一组 SQL 语句。

为了理解和实施这一点，让我们定义我们的实体−

@Entity
public class Parent {
   @GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)
   private long id;
   private String name;
   // Getters
   //Setters
为了在Hibernate中启用批处理，我们需要向我们的应用程序添加一个属性
properties文件：
spring.jpa.properties.hibernate.jdbc.batch_size=3
现在，我们需要执行EntityManager的persist函数将数据插入数据库
@Autowired
private EntityManager entityManager;
@Test
Public void InsertInBatch(){
   for (int i = 0; i < 6; i++) {
      Parent parent = Parent[i];
      entityManager.persist(parent);
"batch":true, "querySize":1, "batchSize":3, "query":["insert into parent (name, id) values (?, ?)"], "params":[["P1","1"],["P2","2"],["P3","3"]]
"batch":true, "querySize":1, "batchSize":3, "query":["insert into parent (name, id) values (?, ?)"], "params":[["P4","4"],["P5","5"],["P6","6"]]
从控制台我们可以看到，插入父表的操作是在批量大小为3的情况下进行的。
在持久化实体时，可能会发生OutOfMemoryException，因为Hibernate将实体存储在持久化上下文中。因此，出于优化目的，我们可以在每批之后使用实体管理器的flush()和clear()。
批量更新意味着在一次网络调用中更新大量数据。
对于批量更新，流程是相同的。我们需要在应用程序属性文件中添加以下两个语句，然后执行更新过程。
spring.jpa.properties.hibernate.order_updates=true
spring.jpa.properties.hibernate.batch_versioned_data=true
更新数据的代码−
@Autowired
private EntityManager entityManager;
@Test
public void UpdateInBatch() {
   TypedQuery<Parent> query = entityManager.createQuery("SELECT p from Parent p", Parent.class);
   List<Parent> Parents = query.getResultList();
   int i=1;
   for (Parent parent : Parents) {
      String s="Parent"+Integer.toString(i);
      parent.setName(s);
Hibernate 现在会将这些语句绑定在一个批处理中并执行它们。
"batch":true, "querySize":1, "batchSize":3, "query":["update parent set name=? where id=?"], "params":[["Parent1","1"],[" Parent2","2"],[" Parent3","3"]]
"batch":true, "querySize":1, "batchSize":3, "query":["update parent set name=? where id=?"], "params":[["Parent4","4"],["Parent5","5"],["Parent6","6"]]
从控制台可以看到，父表中的数据更新是在批量大小为3的情况下进行的。
以上就是如何在Hibernate中执行批量插入更新操作？的详细内容，更多请关注站长源码网（www.downzz.com）其它相关文章！
                
                    
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