prepareStatementInsert()执行时间为：12797ms
对比分析：
采用
prepareStatement的方式确实可以提高一点性能，因为减少了数据库引擎解析优化SQL语句的时间，但是由于现在的插入语句太简单，所以性能提升不明显。
四、
批量插入：addBatch、executeBatch代码：
1 Connection conn=source.getConnection();
2 conn.setAutoCommit(false);
3 Statement s=conn.createStatement();
4 String sql="";
5 long start=System.currentTimeMillis();
6 for(int j=0;j<100;j++)
7 {
8 for(int i=0;i<1000;i++)
9 {
10 sql="insert into user(id,name) value('"+(i+1)+"','chenxinhan')";
11 s.addBatch(sql);
12 }
13 s.executeBatch();
14 conn.commit();
15 s.clearBatch();
16 }
17 s.close();
18 conn.close();
19 long end=System.currentTimeMillis();
20 System.out.println("batchInsert()执行时间为："+(end-start)+"ms"); 输出结果：
batchInsert()执行时间为：13625ms对比分析：
按道理，这种批处理的方式是要快些的，但是测试结果却不尽人意，有点不解，请高人拍砖。
五、
批量插入：insert into tableName (x,xx,xxx) values(x,xx,xxx),(xx,xxx,xxxx)…,代码：
1Connection conn=source.getConnection();
2 conn.setAutoCommit(false);
3 Statement s=conn.createStatement();
4 StringBuilder sql=new StringBuilder("");
5 long start=System.currentTimeMillis();
6 for(int j=0;j<100;j++)
7 {
8 sql=new StringBuilder("");
9 sql.append("insert into user(id,name) values ");
10 for(int i=0;i<1000;i++)
11 {
12 if(i==999)
13 sql.append("('").append(i+1).append("',").append("'cxh')");
14 else
15 sql.append("('").append(i+1).append("',").append("'cxh'),");
16 }
17 s.execute(sql.toString());
18 conn.commit();
19 }
20 s.close();
21 conn.close();
22 long end=System.currentTimeMillis();
23 System.out.println("manyInsert()执行时间为："+(end-start)+"ms"); 输出结果：
manyInsert()执行时间为：937ms对比分析：
发现采用这种方式的批量插入性能提升最明显，有10倍以上的性能提升。所以这种方式是我推荐的批量插入方式！
六、
多线程插入
在第五种方式的基础上采用多线程插入。
代码：
1final Connection conn=source.getConnection();
2 for(int j=0;j<3;j++)
3 {
4 Thread t=new Thread(){
5 @Override
6 public void run() {
7 try
8 {
9 long start=System.currentTimeMillis();
10 Statement s=conn.createStatement();
11 StringBuilder sql=new StringBuilder("");
12 for(int j=0;j<100;j++)
13 {
14 conn.setAutoCommit(false);
15 sql=new StringBuilder("");
16 sql.append("insert into user (id,name) values ");
17 for(int i=0;i<1000;i++)
18 {
19 if(i==999)
20 sql.append("('").append(i+1).append("',").append("'cxh')");
21 else
22 sql.append("('").append(i+1).append("',").append("'cxh'),");
23 }
24 s.execute(sql.toString());
25 conn.commit();
26 }
27 s.close();
28 long end=System.currentTimeMillis();
29 System.out.println("multiThreadBatchInsert()执行时间为："+(end-start)+"ms");
30 }
31 catch(Exception e)
32 {
33 e.printStackTrace();
34 }
35 }
36 };
37 t.start();
38 //t.join();
39 } 输出结果：
multiThreadBatchInsert()执行时间为：2437ms
multiThreadBatchInsert()执行时间为：2625ms
multiThreadBatchInsert()执行时间为：2703ms
注意：上面我采用的是三个线程插入30w条数据。
取最大时间为2703ms，较上面的937ms，基本还是三倍的时间。
所以发现此时多线程也解决不了批量数据插入问题。原因就是，这时候的性能瓶颈不是CPU，而是数据库！
七、InnoDB引擎和MyISAM引擎的比较
最后，分析一下，这两个引擎对批量数据插入的影响。
先建立user2数据表：
CREATE TABLE `user2` (
`id` varchar(50) NOT NULL,
`seqid` bigint(20) NOT NULL auto_increment,
`name` varchar(50) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`seqid`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
代码：
1Connection conn=source.getConnection();
2 conn.setAutoCommit(false);
3 Statement s=conn.createStatement();
4 StringBuilder sql=new StringBuilder("");
5 long start=System.currentTimeMillis();
6 for(int j=0;j<100;j++)
7 {
8 sql=new StringBuilder("");
9 sql.append("insert into user2 (id,name) values ");
10 for(int i=0;i<1000;i++)
11 {
12 if(i==999)
13 sql.append("('").append(i+1).append("',").append("'cxh')");
14 else
15 sql.append("('").append(i+1).append("',").append("'cxh'),");
16 }
17 s.execute(sql.toString());
18 conn.commit();
19 }
20 s.close();
21 conn.close();
22 long end=System.currentTimeMillis();
23 System.out.println("manyInsert2()执行时间为："+(end-start)+"ms"); 输出结果：
manyInsert2()执行时间为：3484ms
注意：第七项的代码和第五是一样的，除了数据表名称不同（user、user2）
但是，
InnoDB ：3484ms
MyISAM：937ms
所以，MyISAM引擎对大数据量的插入性能较好。
总结：
对于大数据量的插入，建议使用insert into tableName (x,xx,xxx) values(x,xx,xxx),(xx,xxx,xxxx)…,的方式，引擎建议使用MyISAM引擎。
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