今天在工作中，遇到一个问题，就是分批查询的时候，由于批次过大导致出现了一些问题，一下是问题描述和解决方案：
示例：
// 假设已有数据列表 dataList 和 PreparedStatement pstmt
int batchSize = 1000; // 每批处理量
int totalSize = dataList.size();
for (int i = 0; i < totalSize; i++) {
Data data = dataList.get(i);
// 设置参数
pstmt.setInt(1, data.getId());
pstmt.setString(2, data.getName());
// ...设置其他参数
// 添加到批处理
pstmt.addBatch();
// 达到批次大小时执行并提交
if ((i + 1) % batchSize == 0 || i == totalSize - 1) {
pstmt.executeBatch();
connection.commit();
System.out.println("已提交一批，共 " + ((i % batchSize) + 1) + " 条");
}
}以上的代码逻辑是，每次都以1000条数据为一批进行入库，这样写的好处有以下几点：
- 降低内存占用：避免一次性加载所有数据导致内存溢出
- 减少GC压力：小批次处理产生的临时对象更少，减轻垃圾回收负担
- 适合流式处理：可以边读取边处理，无需全量数据驻留内存
- 减少数据库压力：避免大事务锁表时间过长
- 利用批处理API：数据库的批量操作通常比单条插入效率高
- 并行处理可能：不同批次可以并行执行（需考虑线程安全和资源竞争）
- 错误隔离：某批次失败不影响其他批次，可针对性重试
- 事务控制灵活：可以每批单独提交，避免大事务回滚代价高
- 断点续传：记录已处理批次，程序中断后可从中断点继续
- 避免超时：防止单次操作执行时间过长导致超时
- 负载均衡：将压力均匀分散到不同时间点
- 背压控制：根据系统处理能力动态调整批次大小
分批入库的实际项目问题：
而我在今天的工作中，由于是一个信创项目，需要由原来的Oracle数据库转为OpenGauess是数据库，由于OpenGauess数据库的性能远不如Oracle，所以在批次入库的时候，一直报超时和内存溢出的问题，还有一些类型不匹配的问题，开始我以为是新库的字段类型可能和之前的不一样，因为已经是使用分批入库了，所以就尝试了一下，先存一条数据，看看能不能存进去，测试之后发现可以存进去。这时问题就会出现了，一条数据库没问题传入进去，说明逻辑没有问题，难道是因为其中某一条数据有问题？于是我就把批次由1000改成了100，计划一百条数据为一个区间去找问题，结果运行完之后发现所有的数据都可以存进去！
于是就开始分析原因，最后发现确实是因为数据库性能的问题，导致批次过大。最终批次：
int batchSize = 100; // 每批处理量
....
//其余逻辑....总结一下分批的典型应用场景：
- 大数据量ETL（数据抽取、转换、加载）
- 报表生成
- 数据迁移
- 批量消息处理
- 文件导入导出
分批处理是平衡性能、资源消耗和可靠性的重要技术手段，特别适合处理海量数据场景。
