本文主要通过批量与非批量对比操作的方式介绍MongoDB的bulkWrite()方法的使用。顺带与关系型数据库 MySQL进行对比，比较这两种不同类型数据库的效率。如果只是想学习bulkWrite()的使用的看第一部分就行。

测试环境：win7旗舰版、16G内存、i3处理器、MongoDB3.0.2、mysql5.0

一、MongoDB批量操作

MongoDB对数据的操作分为Read Operations和Write Operations，Read Operations包含查询操作，Write Operations包含删除、插入、替换、更新几种操作。MongoDB提供客户端用bulk方式执行Write Operations，也就是批量写操作。在Javadriver中，对应MongoCollection的bulkWrite()方法，先来看下这个方法签名：

这个方法要求传入一个List集合，集合中的元素类型为WriteModel，它表示一个可用于批量写操作的基类模型，它有以下几个子类DeleteManyModel、DeleteOneModel、 InsertOneModel、ReplaceOneModel、 UpdateManyModel、UpdateOneModel，从名字可以看出来它对应了删除、插入、替换、更新几种操作。该方法返回一个BulkWriteResult对象，代表一个成功的批量写操作结果，封装了操作结果的状态信息，如插入、更新、删除记录数等。

1、插入操作

(1)、批量插入

代码如下，该方法接收一个包含要进行插入的Document对象的集合参数，遍历集合，使用Document构造InsertOneModel对象，每个InsertOneModel实例代表一个插入单个Document的操作，然后将该实例添加List集合中，调用bulkWrite()方法，传入存储所有插入操作的List集合完成批量插入。

public void bulkWriteInsert(List<Document> documents){
List<WriteModel<Document>> requests = new ArrayList<WriteModel<Document>>();
for (Document document : documents) {
//构造插入单个文档的操作模型
InsertOneModel<Document> iom = new InsertOneModel<Document>(document);
requests.add(iom);
}
BulkWriteResult bulkWriteResult = collection.bulkWrite(requests);
System.out.println(bulkWriteResult.toString());
}

测试：下面通过一个main函数测试下。首先构造10万个Product实体对象，使用一个工具类将其转换成json字符串，然后解析成Document对象，保存到一个list集合中，然后调用上面编写的方法测试10万个对象插入时间。

TestMongoDB instance = TestMongoDB.getInstance();
ArrayList<Document> documents = new ArrayList<Document>();
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
Product product = new Product(i,"书籍","追风筝的人",22.5);
//将java对象转换成json字符串
String jsonProduct = JsonParseUtil.getJsonString4JavaPOJO(product);
//将json字符串解析成Document对象
Document docProduct = Document.parse(jsonProduct);
documents.add(docProduct);
}
System.out.println("开始插入数据。。。");
long startInsert = System.currentTimeMillis();
instance.bulkWriteInsert(documents);
System.out.println("插入数据完成，共耗时："+(System.currentTimeMillis() - startInsert)+"毫秒");

结果：1560毫秒，多次测试基本在1.5秒左右

(2)、逐条插入

下面再通过非批量插入10万个数据对比下，方法如下：

public void insertOneByOne(List<Document> documents) throws ParseException{
for (Document document : documents){
collection.insertOne(document);
}
}

测试：10万条数据

System.out.println("开始插入数据。。。");
long startInsert = System.currentTimeMillis();
instance.insertOneByOne(documents);
System.out.println("插入数据完成，共耗时："+(System.currentTimeMillis() - startInsert)+"毫秒");

结果：12068毫秒，差距非常大。由此可见，MongoDB批量插入比逐条数据插入效率提高了非常多。

补充：

MongoCollection的insertMany()方法和bulkWrite()方法是等价的，测试时间差不多，不再贴图。

public void insertMany(List<Document> documents) throws ParseException{
//和bulkWrite()方法等价
collection.insertMany(documents);
}

2、删除操作

(1)、批量删除

掌握了批量插入，批量删除就是依葫芦画瓢了。构造DeleteOneModel需要一个Bson类型参数，代表一个删除操作，这里使用了Bson类的子类Document。重点来了，这里的删除条件使用文档的_id字段，该字段在文档插入数据库后自动生成，没插入数据库前document.get("_id")为null，如果使用其他条件比如productId，那么要在文档插入到collection后在productId字段上添加索引

collection.createIndex(new Document("productId", 1));

因为随着collection数据量的增大，查找将越耗时，添加索引是为了提高查找效率，进而加快删除效率。另外，值得一提的是DeleteOneModel表示至多删除一条匹配条件的记录，DeleteManyModel表示删除匹配条件的所有记录。为了防止一次删除多条记录，这里使用DeleteOneModel，保证一个操作只删除一条记录。当然这里不可能匹配多条记录，因为_id是唯一的。

public void bulkWriteDelete(List<Document> documents){
List<WriteModel<Document>> requests = new ArrayList<WriteModel<Document>>();
for (Document document : documents) {
//删除条件
Document queryDocument = new Document("_id",document.get("_id"));
//构造删除单个文档的操作模型，
DeleteOneModel<Document> dom = new DeleteOneModel<Document>(queryDocument);
requests.add(dom);
}
BulkWriteResult bulkWriteResult = collection.bulkWrite(requests);
System.out.println(bulkWriteResult.toString());
}

测试：10万条数据

System.out.println("开始删除数据。。。");
long startDelete = System.currentTimeMillis();
instance.bulkWriteDelete(documents);
System.out.println("删除数据完成，共耗时："+(System.currentTimeMillis() - startDelete)+"毫秒");

结果：2251毫秒

(2)、逐条删除

来看看在非批量下的删除

public void deleteOneByOne(List<Document> documents){
for (Document document : documents) {
Document queryDocument = new Document("_id",document.get("_id"));
DeleteResult deleteResult = collection.deleteOne(queryDocument);
}
}

测试：10万条数据

System.out.println("开始删除数据。。。");
long startDelete = System.currentTimeMillis();
instance.deleteOneByOne(documents);
System.out.println("删除数据完成，共耗时："+(System.currentTimeMillis() - startDelete)+"毫秒");

结果：12765毫秒，比批量删除效率低很多

3、更新操作

(1)、批量更新

再来看看批量更新，分UpdateOneModel和UpdateManyModel两种，区别是前者更新匹配条件的一条记录，后者更新匹配条件的所有记录。对于ReplaceOneModel，表示替换操作，这里也归为更新，现在以UpdateOneModel为例进行讲解。UpdateOneModel构造方法接收3个参数，第一个是查询条件，第二个参数是要更新的内容，不了解更新操作的可以看下之前的这篇博客http://blog.csdn.net/u014513883/article/details/48312409，第三个参数是可选的UpdateOptions，不填也会自动帮你new一个，代表批量更新操作未匹配到查询条件时的动作，它的upser属性值默认false，什么都不干，true时表示将一个新的Document插入数据库，这个新的Document是查询Document和更新Document的结合，但如果是替换操作，这个新的Document就是这个替换Document。这里会有个疑惑：这和匹配到查询条件后执行替换操作结果不一样吗？区别在于_id字段，未匹配查询条件时插入的新的Document的_id是新的，而成功执行替换操作，_id是原先旧的。

public void bulkWriteUpdate(List<Document> documents){
List<WriteModel<Document>> requests = new ArrayList<WriteModel<Document>>();
for (Document document : documents) {
//更新条件
Document queryDocument = new Document("_id",document.get("_id"));
//更新内容，改下书的价格
Document updateDocument = new Document("$set",new Document("price","30.6"));
//构造更新单个文档的操作模型
UpdateOneModel<Document> uom = new UpdateOneModel<Document>(queryDocument,updateDocument,new UpdateOptions().upsert(false));
//UpdateOptions代表批量更新操作未匹配到查询条件时的动作，默认false，什么都不干，true时表示将一个新的Document插入数据库，他是查询部分和更新部分的结合
requests.add(uom);
}
BulkWriteResult bulkWriteResult = collection.bulkWrite(requests);
System.out.println(bulkWriteResult.toString());
}

测试：10万条数据

System.out.println("开始更新数据。。。");
long startUpdate = System.currentTimeMillis();
instance.bulkWriteUpdate(documents);
System.out.println("更新数据完成，共耗时："+(System.currentTimeMillis() - startUpdate)+"毫秒");

结果：3198毫秒

(2)、逐条更新

对比非批量下的更新

public void updateOneByOne(List<Document> documents){
for (Document document : documents) {
Document queryDocument = new Document("_id",document.get("_id"));
Document updateDocument = new Document("$set",new Document("price","30.6"));
UpdateResult UpdateResult = collection.updateOne(queryDocument, updateDocument);
}
}

测试：10万条数据

System.out.println("开始更新数据。。。");
long startUpdate = System.currentTimeMillis();
instance.updateOneByOne(documents);
System.out.println("更新数据完成，共耗时："+(System.currentTimeMillis() - startUpdate)+"毫秒");

结果：13979毫秒，比批量更新效率低很多

4、混合批量操作

bulkWrite()方法可以对不同类型的写操作进行批量处理，代码如下：

public void bulkWriteMix(){
List<WriteModel<Document>> requests = new ArrayList<WriteModel<Document>>();
InsertOneModel<Document> iom = new InsertOneModel<Document>(new Document("name","kobe"));
UpdateManyModel<Document> umm = new UpdateManyModel<Document>(new Document("name","kobe"),
new Document("$set",new Document("name","James")),new UpdateOptions().upsert(true));
DeleteManyModel<Document> dmm = new DeleteManyModel<Document>(new Document("name","James"));
requests.add(iom);
requests.add(umm);
requests.add(dmm);
BulkWriteResult bulkWriteResult = collection.bulkWrite(requests);
System.out.println(bulkWriteResult.toString());
}

注意：updateMany()、deleteMany()两个方法和insertMany()不同，它俩不是批量操作，而是代表更新（删除）匹配条件的所有数据。

二、与MySQL性能对比

1、插入操作

(1)、批处理插入

与MongoDB一样，也是插入Product实体对象，代码如下

public void insertBatch(ArrayList<Product> list) throws Exception{
Connection conn = DBUtil.getConnection();
try {
PreparedStatement pst = conn.prepareStatement("insert into t_product value(?,?,?,?)");
int count = 1;
for (Product product : list) {
pst.setInt(1, product.getProductId());
pst.setString(2, product.getCategory());
pst.setString(3, product.getName());
pst.setDouble(4, product.getPrice());
pst.addBatch();
if(count % 1000 == 0){
pst.executeBatch();
pst.clearBatch();//每1000条sql批处理一次，然后置空PreparedStatement中的参数，这样也能提高效率，防止参数积累过多事务超时，但实际测试效果不明显
}
count++;
}
conn.commit();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
DBUtil.closeConnection(conn);
}

JDBC默认自动提交事务，切记在获取连接后添加下面一行代码，关闭事务自动提交。

connection.setAutoCommit(false);

测试：10万条数据

public static void main(String[] args) throws Exception {
TestMysql test = new TestMysql();
ArrayList<Product> list = new ArrayList<Product>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
Product product = new Product(i, "书籍", "追风筝的人", 20.5);
list.add(product);
}
System.out.println("MYSQL开始插入数据。。。");
long insertStart = System.currentTimeMillis();
test.insertBatch(list);
System.out.println("MYSQL插入数据完成，共耗时："+(System.currentTimeMillis() - insertStart)+"毫秒");
}

结果：7389毫秒，多次测试基本7秒左右