正确使用MySQL JDBC setFetchSize()方法解决JDBC处理大结果集 java.lang.OutOfMemoryError: Java hea

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昨天在项目中需要对日志的查询结果进行导出功能。

日志导出功能的实现是这样的，输入查询条件，然后对查询结果进行导出。由于日志数据量比较大。多的时候，有上亿条记录。

之前的解决方案都是多次查询，然后使用limit 限制每次查询的条数。然后导出。这样的结果是效率比较低效。

那么能不能一次查询就把所有结果倒出来了？于是我就使用一次查询，不使用limit分页。结果出现 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space问题。

看来是DB服务器端将一次将查询到的结果集全部发送到Java端保存在内存中。由于结果集比较大，所以出现OOM问题。

首先我想到的是游标功能。那么是不是可以使用游标，一次从服务器端慢慢的取呢？上网查询了一下，大家都说MySQL不支持游标功能等等。

后来就去看JDBC代码。找到了setFetchSize()方法，结果设置以后，却不能生效，还是出现OOM问题。
我的设置如下
[java] view plaincopy
ps=conn.con.prepareStatement("select * from bigTable");  
ps.setFetchSize(1000);  


后来老大在MySQL看到了这样的方法：
[java] view plaincopy
ps = (PreparedStatement) con.prepareStatement("select * from bigTable",  
                ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY, ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);  
        ps.setFetchSize(Integer.MIN_VALUE);  
        ps.setFetchDirection(ResultSet.FETCH_REVERSE);  

对此解释是：MySQL JDBC默认客户端数据接收方式为如下：

默认为从服务器一次取出所有数据放在客户端内存中，fetch size参数不起作用，当一条SQL返回数据量较大时可能会出现JVM OOM。
要一条SQL从服务器读取大量数据，不发生JVM OOM，可以采用以下方法之一：

1、当statement设置以下属性时，采用的是流数据接收方式，每次只从服务器接收部份数据，直到所有数据处理完毕，不会发生JVM OOM。
          setResultSetType(ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY);
          setFetchSize(Integer.MIN_VALUE);

2、调用statement的enableStreamingResults方法，实际上enableStreamingResults方法内部封装的就是第1种方式。
3、设置连接属性useCursorFetch=true (5.0版驱动开始支持)，statement以TYPE_FORWARD_ONLY打开，再设置fetch size参数，表示采用服务器端游标，每次从服务器取fetch_size条数据。

设置以后，果然可以解决我的问题。
附上代码：
[java] view plaincopy
package com.seven.dbTools.DBTools;  
  
import java.sql.Connection;  
import java.sql.DriverManager;  
import java.sql.PreparedStatement;  
import java.sql.ResultSet;  
import java.sql.SQLException;  
import java.sql.Statement;  
import java.util.ArrayList;  
  
public class JdbcHandleMySQLBigResultSet {  
  
    public static long importData(String sql){  
        String url = "jdbc:mysql://ipaddress:3306/test?user=username&password=password";  
        try {  
            Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");  
        } catch (ClassNotFoundException e1) {  
            e1.printStackTrace();  
        }  
        long allStart = System.currentTimeMillis();  
        long count =0;  
  
        Connection con = null;  
        PreparedStatement ps = null;  
        Statement st = null;  
        ResultSet rs = null;  
        try {  
            con = DriverManager.getConnection(url);  
              
            ps = (PreparedStatement) con.prepareStatement(sql,ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY,  
                      ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);  
                        
            ps.setFetchSize(Integer.MIN_VALUE);  
              
            ps.setFetchDirection(ResultSet.FETCH_REVERSE);  
  
            rs = ps.executeQuery();  
  
  
            while (rs.next()) {  
                  
                //此处处理业务逻辑  
                count++;  
                if(count%600000==0){  
                    System.out.println(" 写入到第  "+(count/600000)+" 个文件中！");  
                    long end = System.currentTimeMillis();  
                }  
                  
            }  
            System.out.println("取回数据量为  "+count+" 行！");  
        } catch (SQLException e) {  
            e.printStackTrace();  
        } finally {  
            try {  
                if(rs!=null){  
                    rs.close();  
                }  
            } catch (SQLException e) {  
                e.printStackTrace();  
            }  
            try {  
                if(ps!=null){  
                    ps.close();  
                }  
            } catch (SQLException e) {  
                e.printStackTrace();  
            }  
            try {  
                if(con!=null){  
                    con.close();  
                }  
            } catch (SQLException e) {  
                e.printStackTrace();  
            }  
        }  
        return count;  
  
    }  
  
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {  
  
        String sql = "select * from test.bigTable ";  
        importData(sql);  
  
    }  
  
}  



最近对JDBC有了进一步的了解。关于JDBC，推荐我的另一篇文章，用于解决不写文件，从Java IO流中直接导入数据到MySQL：