executebatch(batch模式原理)

MyBatis的batch模式是指在进行批量操作时，将多个sql语句封装在一个批处理中，一次性提交到数据库服务器执行，以减少数据库与应用程序之间的网络传输次数，提高操作效率。Batch模式的原理是将多个sql语句打包成一个批处理，使用JDBC的addBatch()方法将多个sql语句添加到批处理中，然后使用executeBatch()方法一次性提交到数据库服务器执行。在使用Batch模式时，需要注意以下几个方面：

1. 需要开启JDBC的Batch模式：在MyBatis配置文件中，需要开启JDBC的Batch模式，可以通过设置属性useGeneratedKeys="true"和executorType="batch"来开启。

2. 需要在操作前设置批处理大小：在使用Batch模式时，需要在操作前设置批处理大小，可以通过设置statement.addBatch()方法的参数来设置批处理大小。

3. 需要手动提交事务：在使用Batch模式时，需要手动提交事务，可以通过设置sqlSession.commit()方法来提交事务。

总之，MyBatis的Batch模式可以有效地提高批量操作的效率，但需要注意数据一致性和事务提交等问题。

在使用JDBC批处理插入数据时，可以通过调用executeBatch()方法来执行批处理操作，并返回一个整数数组，该数组包含每个批处理语句的执行结果。

通过遍历该数组，可以判断每个批处理语句是否成功执行。

成功执行的语句对应的数组元素值为大于等于0的整数，表示受影响的行数；而失败执行的语句对应的数组元素值为-2，表示执行失败。

因此，通过统计数组中大于等于0的元素个数，即可得知成功插入的记录数。

是的，Spark可以通过多种方式来增加写入MySQL的并行度，以提高写入数据的效率。以下是一些常见的方法：

分区：Spark可以使用DataFrame或RDD的repartition或coalesce方法，将数据划分为多个分区。这样可以使数据写入MySQL时并行化，提高写入速度。

批量写入：使用Spark对MySQL进行批量写入，可以减少写入MySQL的次数，从而提高写入速度。可以使用JDBC批处理方式，即使用addBatch方法实现批量写入，然后使用executeBatch方法提交数据。

并行连接：创建多个MySQL连接，并将数据分别写入多个数据库连接，从而实现并行写入。可以使用连接池来管理数据库连接，以提高效率。

分布式数据库：如果MySQL支持分布式部署，可以使用Spark对多个MySQL实例进行并行写入，从而提高写入速度。

需要注意的是，使用Spark进行MySQL并行写入时，需要根据具体情况进行参数优化，例如设置合理的并行度和批量写入大小等，以达到最佳的写入性能。同时，还需要考虑数据正确性和完整性，特别是在并行写入的情况下，可能会出现数据冲突和重复写入等问题，需要进行处理和优化。