spring JdbcTemplate批量插入 怎么获得数据库自动增长的id

spring

JdbcTemplate批量例子：

@Override

public

void

saveBatch(final

List<Employee>

employeeList)

{

final

int

batchSize

=

500;

for

(int

j

=

0;

j

<

employeeListsize();

j

+=

batchSize)

{

final

List<Employee>

batchList

=

employeeListsubList(j,

j

+

batchSize

>

employeeListsize()

employeeListsize()

:

j

+

batchSize);

getJdbcTemplate()batchUpdate(QUERY_SAVE,

new

BatchPreparedStatementSetter()

{

@Override

public

void

setValues(PreparedStatement

ps,

int

i)

throws

SQLException

{

Employee

employee

=

batchListget(i);

pssetString(1,

employeegetFirstname());

pssetString(2,

employeegetLastname());

pssetString(3,

employeegetEmployeeIdOnSourceSystem());

}

@Override

public

int

getBatchSize()

{

return

batchListsize();

}

});

}

}

主键自动增加可以在db层面建立sequence来实现，在插入的时候这么写：

Long

newPersonId

=

holdergetKey()longValue();

批处理任务是大多数IT项目的一个重要组成部分，批处理在业务系统中负责处理海量的数据，无须人工干预就能够自动高效的进行复杂的数据分析和处理。批处理会定期读入批量数据，经过相应的业务处理进行归档的业务 *** 作，批处理的特征是自动执行，处理的数据量大，定时执行。将整个批处理的流程按逻辑划分可以分为读数据，处理数据和写数据。以下是整理的springbatch框架的简介知识，希望能帮助到大家。

springbatch对批处理本身的特性进行了抽象，将批处理作业抽象为job和jobstep，将批处理的处理过程分解为数据读，数据处理和数据写。

将异常处理机制分为跳过，重启和重试。将作业的分区分为多线程，并行远程和分区。

springbatch不是一个调度框架，但需要调度框架来配合完成批处理任务，它只关注批处理相关的任务问题，但没有提供相应的调度功能，如果需要使用调度功能，需要使用调度框架，这里介绍一个比较常用的调度框架quartz，可以配合springbatch完成批处理的任务调度。

springbatch的架构分为三层：基础架构层，核心层和应用层。应用层包含所有的批处理作业，核心层主要提供JobLauncher、Job和step，基础架构层主要提供通用的读(ItemReader)、写(ItemWriter)和服务处理(如：RetryTemplate重试模板；RepeatTemplate:重复模板),Spring

batch的三层架构体系使得Springbatch框架可以在不同的层级进行扩展，避免不同层级之间的相互影响。

job的介绍

批处理的作业是由一组step组成，同时job本身也是配置文件的顶级元素。每个作业都有自己的名字，可以定义step的执行顺序，以及定义作业是否可以重启。job执行的时候会生成一个jobinstance(作业实例)和一个jobexecution(作业执行器)。jobinstance包含执行job期间产生的数据以及job执行的状态信息；1个job可以对应多个jobinstance，1个jobinstance可以对应多个jobexecution。

job的配置的主要属性有id(作业的唯一标识)、job-repository(定义作业仓库)、incrementer(作业参数递增器)、restartable(作业是否重启)、parent(指定该作业的父作业)、abstract(定义作业是否抽象)。

step的介绍

step表示作业中一个完整的步骤，一个job可以由一个或者多个step组成，step主要负责批处理运行过程中的主要业务逻辑的实现。回龙观电脑培训认为每次step执行的时候会生成一个或者多个jobexecution，每次任务执行失败的时候，等到下次重新执行该任务的时候就会为该任务的step重新生成一个stepexecution。

首先，Spring Batch运行的基本单位是一个Job，一个Job就做一件批处理的事情。

一个Job包含很多Step，step就是每个job要执行的单个步骤。

如下图所示，Step里面，会有Tasklet，Tasklet是一个任务单元，它是属于可以重复利用的东西。

然后是Chunk，chunk就是数据块，你需要定义多大的数据量是一个chunk。

Chunk里面就是不断循环的一个流程，读数据，处理数据，然后写数据。Spring Batch会不断的循环这个流程，直到批处理数据完成。

read是负责读取数据。spring batch 有很多其实现，能够针对不同的场景进行选择。例如：经常会用到的文件读取实现FlatFileItemReader，能够针对大部分文件进行读取。

process是数据处理器，在数据流从read到writer过程中，可以对数据流进行校验。使之能够对输入的数据进行检查。

writer是负责写数据。spring batch也有很多实现。例如：AmqItemWriter,FlatFileItemWriter,MybatisBatchItemWriter,ListItemWriter等等。

在对以上的基本概念和流程进行了解后，对于项目的功能已经有了初步的代码实现。

就当开始编写代码时，遇到了一个问题。spring batch提供的reader，不能读取项目中所使用的文件。项目中使用的是gz的压缩型文件，spring batch FlatFileItemReader 不能正确的读取文件内容。尝试着对gz文件的解压文件进行读取，能够得到正确文件内容。如果这样的话，每次读取文件都要先解压再去读取，比较麻烦。就在一筹莫展之际，突然灵机一动，联想到之前做过的项目能够对gz文件进行读取的GZIPInputStream,其实也算是一种数据流，既然都是数据流，能不能把gz的数据流适配到FlatFileItemReader中。说干就干，于是翻看了FlatFileItemReader的源码，发现其接收一个Resource的参数。其中就是对数据流的包裹。

FaltFileItemReader

截图中显示通过resource创建出BufferedReader能够对文件进行行读取 *** 作。

然后我通过继承Resource接口然后通过对象适配器模式，适配FileSystemRes

springbatch不写表？Spring Batch 数据库概论

Spring Batch提供了表初始化的语句，并支持了多种常见的数据库，我们可以在配置文件中设置 springbatchinitialize-schema 的值来指定对数据库的 *** 作。

embedded：如果不存在，创建一个空地库always：每次都重新创建新的库never：从不创建新的库默认的数据库文件地址在 /spring-batch-core-412RELEASEjar!/org/springframework/batch/core/schema-sql，根据不同的数据库类型，执行相应的脚本。

我们还可以通过 springbatchschema 指定SQL脚本的路径，通过 springbatchtable-prefix 设置数据库表的前缀，默认是BATCH_ 开头。

#设置schema脚本的路径springbatchschema=org/springframework/batch/core/schema-mysqlsql#设置表前缀springbatchtable-prefix=BATCH数据库表概论

执行完上边的脚本我们在数据库可以看到下边一个数据库表列表：

这些表可以分为三类：

JobInstanceBATCH_JOB_SEQBATCH_JOB_INSTANCEJobExecutionBATCH_JOB_EXECUTIONBATCH_JOB_EXECUTION_CONTEXTBATCH_JOB_EXECUTION_PARAMSBATCH_JOB_EXECUTION_SEQStepExecutionBATCH_STEP_EXECUTIONBATCH_STEP_EXECUTION_CONTEXTBATCH_JOB_EXECUTION_SEQ

数据库表详细介绍

BATCH_JOB_EXECUTION

job_execution_id: Job的执行ID，表主键version：当前记录被修改的次数，控制并发job_instance_id：Job 实例ID，同一个实例可能对应多条执行记录，但是一般只会对应一条执行成功记录，默认情况下JobName+参数 确定唯一的Job实例。create_time：记录创建时间start_time：Job开始执行时间end_time：Job结束执行时间status：执行状态exit_code：退出码exit_message：退出信息last_update：最后更新日期job_configuration_location：BATCH_JOB_EXECUTION_CONTEXT

Batch执行上下文，记录batch执行中放入的一些参数数据

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