jdbc批量插入数据（jdbc批量添加数据）-兴科数码

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批量插入并返回批量id的方法需要改写返回值：注：由于JDBCTemplate不支持批量插入后返回批量id，所以此处使用jdbc原生的方法实现此功能。

一列为id，一列为name。那么你的sql语句就可以写成insert into student values (student_seq .nextval，？)；也就是说你用jdbcTemplate只需要设置name的值就行了，id是通过调用序列来插入的（即交给oracle解决）。

可以使用JdbcTemplate类的execute()方法重新执行SQL语句，将数据入库。通过JdbcTemplate的batchUpdate()方法，也可以实现批量添加数据的功能。

JdbcTemplate将我们使用的JDBC的流程封装起来，包括了异常的捕捉、SQL的执行、查询结果的转换等等。spring大量使用Template Method模式来封装固定流程的动作，XXXTemplate等类别都是基于这种方式的实现。

1、JDBC连接的方式，当然还有其他的连接方式，比如ODBC等，这种方式很常用，可以在网上随便找到，就不再累赘了。不稳定，经常会被大数据量冲挂，不建议使用。

2、如果要写入到hive的话，就需要将不同的表的binlog写入到不同的hive表中，这个维护成本太高了。而且spark其实可以直接读取hdfs的json文件，因此直接放hdfs就好了。

3、在表中输入数据：我们已经显示了如何通过指定列名、数据类型来创建表 COFFEES，但是这仅仅建立表的结构。表还没有任何数据。

4、因此，就产生的JDBC连接的方式，当然还有其他的连接方式，比如ODBC等。

5、这里所说的在Java中执行Hive命令或HiveQL并不是指hive Client通过JDBC的方式连接HiveServer(or HiveServer2)执行查询，而是简单的在部署了HiveServer的服务器上执行Hive命令。

6、写入和管理驻留在分布式存储中的大型数据集。可以将结构投影到已存储的数据上，提供命令行工具和JDBC驱动程序，用于将用户连接到Hive。最适用于传统的数据仓库任务。Hive优势在于处理大数据，因为hive的执行延迟比较高。

1、PreparedStatement.addBatch()； ... PreparedStatement.executeBatch()；需要注意的是一次最多不要超过50条：因为插入的时候数据库已经锁定，然而若是一次性插入太多会造成其他业务的等待。

2、jTablesetModel(new javax.swing.table.DefaultTableModel(object， string))；写的方法对object二维数据赋值就行了。同样若是想把表中的数据读出来就是遍历object这个二维数组。

3、字段值1，字段值2，字段值3)，(另一个字段1的值，另一个字段2的值，另一个字段3的值)...；但是这是非标准的写法，并不提倡。所以，你只需要把需要插入的数据按顺序写到执行语句固定的位置，然后执行就可以了。

4、实在要输入几多个数组，不必用第一个输入的数来做控制。

5、实现思路：首先oracle数据库中的插入数据可以用insert语句，之后即可通过java方式进行插入，如：String userinfo=insert into userinfo VALUES(++userD+，sysdate+)；//之后执行插库操作。

到此，以上就是小编对于jdbc批量添加数据的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。