Java JDBC clearBatch() e memoria heap

Question

Ho notato il seguente comportamento.

Ho un file di circa 3 MB contenente diverse migliaia di righe. Nelle righe ho diviso e creato una dichiarazione preparata (circa 250.000 dichiarazioni).

Quello che faccio è:

preparedStatement 
addBatch 
do for every 200 rows { 
executeBatch 
clearBatch(). 
} 

alla fine

commit() 

L'utilizzo della memoria aumenterà a circa 70MB, senza errore di memoria insufficiente. È possibile ridurre l'utilizzo della memoria? e hanno il comportamento transazionale (se uno fallisce, tutti falliscono). Sono stato in grado di abbassare la memoria eseguendo il commit con lo executeBatch e clearBatch ... ma ciò causerà un inserimento parziale del set totale.

Answer 1

È possibile inserire tutte le righe in una tabella temporanea con la stessa struttura e se tutto è a posto. lasciare che il database li inserisca nella tabella di destinazione utilizzando: insert into target (select * from temp). Nel caso in cui l'importazione nella tabella temporanea abbia esito negativo, non è stato modificato nulla nella tabella di destinazione.

EDIT: sintassi fissa

Answer 2

Si potrebbe anche utilizzare la funzione di 2.0 "batch" JDBC.

1. impostare il proprio DbConnection utilizzando connection.setAutoCommit(false)
2. Aggiungi lotti per la sua dichiarazione con statement.addBatch(sql_text_here)
3. Una volta che i lotti sono tutti caricati, eseguirlo tramite: statement.executeBatch()
4. commetterlo usando connection.commit()
5. eccezioni di cattura e rollback se necessario utilizzando connection.rollback()

più sul trattamento per il rollback eccezione ... ecco un tipico gestore di eccezioni di rollback:

catch(BatchUpdateException bue) 
    { 
    bError = true; 
    aiupdateCounts = bue.getUpdateCounts(); 

    SQLException SQLe = bue; 
    while(SQLe != null) 
    { 
     // do exception stuff 

     SQLe = SQLe.getNextException(); 
    } 
    } // end BatchUpdateException catch 
    catch(SQLException SQLe) 
    { 
    ... 

    } // end SQLException catch 

leggere fino qui: http://java.sun.com/developer/onlineTraining/Database/JDBC20Intro/JDBC20.html#JDBC2015