jdbctemplate.batchupdate是多线程的还是并发的？

Question

我已经用Informix数据库在spring最新版本中开发了一个应用程序。有一些我想并行执行的任务。我有以下问题和问题。

jdbcTemplate.batchupdate()是通过线程并行化查询，还是通过异步编程并发运行查询，还是只一个一个地执行它们并按顺序执行？

private  String query1, query2, query3;

public void executeQuery(JdbcTemplate jdbctemplate) {
      jdbctemplate.batchupdate(query1, query2, query3)
}

我确实在线程中删除了它们，但是我没有看到性能上的差异。知道为什么吗？

private void executeInThread(){
ExecutorService sommutExecutorService = Executors.newCachedThreadPool();
        final CompletableFuture<Integer> future1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> jdbcTemplate.update(query1), sommutExecutorService);
        final CompletableFuture<Integer> future2 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> jdbcTemplate.update(query2), sommutExecutorService);
        final CompletableFuture<Integer> future3 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> jdbcTemplate.update(query3), sommutExecutorService);

        try {
            CompletableFuture.allOf(future1, future2, future3).thenRun(() -> execute()).get();
        } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
            log(e.getMessage());
        }finally {
            sommutExecutorService.shutdown();
        }
}

Answer 1

通过线程并行jdbcTemplate.batchupdate()查询吗？

不是的。它使用JDBC批处理更新将多个SQL语句作为一个批处理提交。

性能的好处来自于减少通信开销，而不是(客户端)并行。

如果连续N次执行单个SQL update语句，客户端步骤如下所示：

1. JDBC执行
2. 发送一条SQL语句到服务器
3. 等待，而数据库处理SQL
4. 从包含一个计数

<代码>H 111JDBC执行调用返回H 212H 113的服务器接收响应到步骤1.直到你做了N次。

这里的瓶颈是:发送SQL、等待数据库处理请求和接收响应，并执行所有这些N次。

如果将多个SQL update语句作为批处理执行

1. JDBC executeBatch调用
2. 将N条SQL语句作为一个请求
3. 等待发送给服务器，而数据库处理所有N语句
4. 则接收来自服务器的响应，其中包含所有N个计数

<代码>H 125JDBC executeBatch调用返回H 226G 227

仍然存在瓶颈。然而：

• 发送1条大消息比N条包含相同SQL语句或计数的小消息要快。这是因为：

- the network packets will contain more useful information, 
- the granularity of acknowledgement is coarser, and therefore
- network round trip delays are squashed.

​

数据库可以并行地处理多个语句。

• 由于数据库在批处理中接收了大量语句，因此它可能会更高效地调度它们。

相反，如果要运行多个客户端线程--每个线程都有自己的JDBC连接，并且每个线程都发送单个SQL语句。

，

• ，你得不到网络效率.因为每个JDBC连接将使用一个单独的TCP/IP connection
• The数据库来处理SQL is
• ，所以数据库也无法调度这些语句，因为它无法在任何连接上看到“接下来会发生什么”。