MySQL中使用流式查詢避免數據OOM
一、前言
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全部加載到內存裡,就有可能會導致內存溢出(OOM)。
其實在MySQL
數據庫中提供瞭流式查詢,允許把符合條件的數據分批一部分一部分地加載到內存中,可以有效避免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。
二、JDBC實現流式查詢
使用JDBC的PreparedStatement/Statement
的setFetchSize
方法設置為Integer.MIN_VALUE
或者使用方法Statement.enableStreamingResults()
可以實現流式查詢,在執行ResultSet.next()
方法時,會通過數據庫連接一條一條的返回,這樣也不會大量占用客戶端的內存。
public int execute(String sql, boolean isStreamQuery) throws SQLException { Connection conn = null; PreparedStatement stmt = null; ResultSet rs = null; int count = 0; try { //獲取數據庫連接 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」:上面的例子中通過參數isStreamQuery
來切換「流式查詢」與「普通查詢」,用於下面做測試對比。
三、性能測試
創建瞭一張測試表my_test
進行測試,總數據量為27w
條,分別使用以下4個測試用例進行測試:
- 大數據量普通查詢(27w條)
- 大數據量流式查詢(27w條)
- 小數據量普通查詢(10條)
- 小數據量流式查詢(10條)
3.1. 測試大數據量普通查詢
@Test public void testCommonBigData() throws SQLException { String sql = "select * from my_test"; testExecute(sql, false); }
3.1.1. 查詢耗時
27w 數據量用時 38 秒
3.1.2. 內存占用情況
使用將近 1G 內存
3.2. 測試大數據量流式查詢
@Test public void testStreamBigData() throws SQLException { String sql = "select * from my_test"; testExecute(sql, true); }
3.2.1. 查詢耗時
27w 數據量用時 37 秒
3.2.2. 內存占用情況
由於是分批獲取,所以內存在30-270m波動
3.3. 測試小數據量普通查詢
@Test public void testCommonSmallData() throws SQLException { String sql = "select * from my_test limit 100000, 10"; testExecute(sql, false); }
3.3.1. 查詢耗時
10 條數據量用時 1 秒
3.4. 測試小數據量流式查詢
@Test public void testStreamSmallData() throws SQLException { String sql = "select * from my_test limit 100000, 10"; testExecute(sql, true); }
3.4.1. 查詢耗時
10 條數據量用時 1 秒
四、總結
MySQL 流式查詢對於內存占用方面的優化還是比較明顯的,但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占用多的場景。
「DEMO地址」:https://github.com/zlt2000/mysql-stream-query
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