MySQL中使用流式查询避免数据OOM

一、前言

程序访问MySQL数据库时，当查询出来的数据量特别大时，数据库驱动把加载到的数据全部加载到内存里，就有可能会导致内存溢出（OOM）。

其实在MySQL数据库中提供了流式查询，允许把符合条件的数据分批一部分一部分地加载到内存中，可以有效避免OOM；本文主要介绍如何使用流式查询并对比普通查询进行性能测试。

二、JDBC实现流式查询

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。

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。

三、性能测试

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)

3.1. 测试大数据量普通查询

@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

3.2. 测试大数据量流式查询

@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

3.3. 测试小数据量普通查询

@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

3.4. 测试小数据量流式查询

@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

四、总结

MySQL 流式查询对于内存占用方面的优化还是比较明显的，但是对于查询速度的影响较小，主要用于解决大数据量查询时的内存占用多的场景。

「DEMO地址」：https://github.com/zlt2000/mysql-stream-query

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