本篇文章为大家展示了怎么在MySQL中使用流式查询避免数据OOM，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
使用JDBC的PreparedStatement/Statement的setFetchSize方法设置为Integer.MIN_VALUE或者使用方法Statement.enableStreamingResults()可以实现流式查询，在执行ResultSet.next()方法时，会通过数据库连接一条一条的返回，这样也不会大量占用客户端的内存。
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public int execute(String sql, boolean isStreamQuery) throws SQLException {
Connection conn = null;
PreparedStatement stmt = null;
ResultSet rs = null;
int count = 0;
try {
//获取数据库连接
conn = getConnection();
if (isStreamQuery) {
//设置流式查询参数
stmt = conn.prepareStatement(sql, ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY, ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);
stmt.setFetchSize(Integer.MIN_VALUE);
} else {
//普通查询
stmt = conn.prepareStatement(sql);
}
//执行查询获取结果
rs = stmt.executeQuery();
//遍历结果
while(rs.next()){
System.out.println(rs.getString(1));
count++;
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
close(stmt, rs, conn);
}
return count;
}「PS」：上面的例子中通过参数isStreamQuery来切换「流式查询」与「普通查询」，用于下面做测试对比。
创建了一张测试表my_test进行测试，总数据量为27w条，分别使用以下4个测试用例进行测试：
大数据量普通查询(27w条)
大数据量流式查询(27w条)
小数据量普通查询(10条)
小数据量流式查询(10条)
@Test
public void testCommonBigData() throws SQLException {
String sql = "select * from my_test";
testExecute(sql, false);
}3.1.1. 查询耗时
27w 数据量用时 38 秒
3.1.2. 内存占用情况
使用将近 1G 内存
@Test
public void testStreamBigData() throws SQLException {
String sql = "select * from my_test";
testExecute(sql, true);
}3.2.1. 查询耗时
27w 数据量用时 37 秒
3.2.2. 内存占用情况
由于是分批获取，所以内存在30-270m波动
@Test
public void testCommonSmallData() throws SQLException {
String sql = "select * from my_test limit 100000, 10";
testExecute(sql, false);
}3.3.1. 查询耗时
10 条数据量用时 1 秒
@Test
public void testStreamSmallData() throws SQLException {
String sql = "select * from my_test limit 100000, 10";
testExecute(sql, true);
}3.4.1. 查询耗时
10 条数据量用时 1 秒
上述内容就是怎么在MySQL中使用流式查询避免数据OOM，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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