jdbc批量執行sql並進行事務控制的幾種方式

數據庫現有兩張那個表，一張羣表cluste．一張羣用戶表clusteruser(當然還有用戶表user暫時用不到)．兩張表的結構如下：
cluster表：有一個外鍵指向用戶id

mysql> desc cluster;
+--------------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field        | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+--------------+-------------+------+-----+---------+-------+
| clusterId    | varchar(15) | NO   | PRI | NULL    |       |
| clusterName  | varchar(15) | YES  |     | NULL    |       |
| owner        | varchar(15) | YES  | MUL | NULL    |       |
| info         | varchar(15) | YES  |     | NULL    |       |
| num          | int(2)      | YES  |     | NULL    |       |
| registerTime | datetime    | YES  |     | NULL    |       |
+--------------+-------------+------+-----+---------+-------+
6 rows in set (0.00 sec)

clusteruser:有兩個外鍵，一個外鍵指向用戶id，一個指向clusterId

mysql> desc clusteruser;
+-----------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field     | Type        | Null | Key | Default | Extra          |
+-----------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id        | int(10)     | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| clusterId | varchar(15) | YES  | MUL | NULL    |                |
| uaccount  | varchar(15) | YES  | MUL | NULL    |                |
| role      | int(2)      | YES  |     | NULL    |                |
| cnickname | varchar(15) | YES  |     | NULL    |                |
+-----------+-------------+------+-----+---------+----------------+
5 rows in set (0.00 sec)

當用戶要創建羣的時候，既要外往cluster表插入記錄，也要往clusteruser表插入記錄，並且二者要麼都成功，要麼都失敗，也就是要進行進行事務控制．業務層如下：

  public void testSql1() {
      String sql = "insert into cluster values('6666','ceshi','8888','batch',0,now());insert into clusteruser values(null,'6666','1516',1,null);";
      long start = System.currentTimeMillis();
      if(DBUtil.execuBatchUpdate(sql,null)){
          System.out.println("success");
      }else {
          System.out.println("failed");
      }
      long end = System.currentTimeMillis();
      System.out.println("方式1，耗時"+(end-start));
  }

業務層只需要調用封裝好的數據庫工具類就好了，當然都要開啓事務，具體有以下幾種方式：
方式一：先拆分sql，再參數預編譯，再往batch裏面扔，在執行

public static boolean execuBatchUpdate(String sql, Object... args) {
        boolean flag = false;
        try {
            con = getConn();
            if (con == null) return false;
            con.setAutoCommit(false);
            String[] sqls = sql.split(";");
            int[] rarr  = null;
            for(int k=0;k<sqls.length;k++){
                pstm = con.prepareStatement(sqls[k]);
                if (args != null) {
                    for (int i = 0; i < args.length; i++) {
                        pstm.setObject(i + 1, args[i]);
                    }
                }
                pstm.addBatch();
                rarr = pstm.executeBatch();
            }
            flag = true;
            con.commit();
            con.setAutoCommit(true);
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
            try {
                con.rollback();
            } catch (SQLException ex) {
                ex.printStackTrace();
            }
        } finally {
            close(con, pstm, null);
        }
        return flag;
    }
 @org.junit.Test

方二先：先進行參數預編譯，再拆分成一條條獨立的sql，再往batch裏面扔，再執行

public static boolean execuTransActionUpdate(String sql, Object... args) {
        boolean flag = false;
        try {
            con = getConn();
            if (con == null) return false;
            con.setAutoCommit(false);
            pstm = con.prepareStatement(sql);
            if(args!=null){
                for(int i=0;i<args.length;i++){
                    pstm.setObject(i+1,args[i]);
                }
            }

            String[] singles = sql.split(";");
            for(int j=0;j<singles.length;j++){
                pstm.addBatch(singles[j]);
            }
            pstm.executeBatch();
            flag = true;
            con.commit();
            con.setAutoCommit(true);
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
            try {
                con.rollback();
            } catch (SQLException ex) {
                ex.printStackTrace();
            }
        } finally {
            close(con, pstm, null);
        }
        return flag;
    }

方式三：不用 pstm.executeBatch(),還是用 pstm.executeUpdate().只需要先開啓事務，對傳過來的sql語句進行拆分，如果捕獲到異常
說明至少有一條sql執行發生了錯誤，那麼直接回滾就好了，如下：

public static boolean executeLowBatchUpdate(String sql, Object... args) {
        boolean flag = false;
        try {
            con = getConn();
            if (con == null) return false;
            con.setAutoCommit(false);
            pstm = con.prepareStatement(sql);
            if(args!=null){
                for(int i=0;i<args.length;i++){
                    pstm.setObject(i+1,args[i]);
                }
            }

            String[] singles = sql.split(";");
            for(int j=0;j<singles.length;j++){
               pstm.executeUpdate(singles[j]);
            }
            flag = true;
            con.commit();
            con.setAutoCommit(true);

        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
            try {
                con.rollback();
            } catch (SQLException ex) {
                ex.printStackTrace();
            }
        } finally {
            close(con, pstm, null);
        }
        return flag;
    }

那這三者到底用那個好呢，因爲我們我們只有兩條slq，而且要傳的參數都預先寫進去了，就好像沒傳參一樣，也看不出效果．如果數據量非常大，不建議使用executeupdate(),而使用executeBatch();比如我們要把一張100萬用戶數據的表裏面的數據插入到另一張表內，當然我們不可能事先寫100萬條sql吧．再進行字符串切割吧，這顯然不可取．