MySQL如何批量删除数据-避免内存溢出

前提：前些天接到一个同步数据需求，把Oracle里面的数据同步到MySQL数据库里面。实现同步数据必须保持两边的字段类型和字段长度一致。关于Oracle varchar2 和MySQL varchar 字段长度关系，我会在下一篇详解。同步数据是依照Oracle数据库的数据为准，所以同步过后MySQL数据库会存在一些脏数据，必须删除。但是脏数据肯定不少，这就牵扯到了MySQL的批量删除。我先把错误方法列出来，看看各位有没有踩坑。然后再推荐使用哪些方法下面列举的是使用使用JPA的形式删除：

正常逻辑是这样：JPA直接执行SQL删除，把同步过来的数据取出id存在List里面，用List避免同步过来有重复数据，

错误删除方法1：

在dao层使用JPA拼接SQL写法，下面这个方法会变为sql：
delete from User where id in();

@Transactional void deleteUserByIdIn(List<String> ids); 

这是常用的批量删除写法，把需要删除的ID塞到List集合里面，然后把集合塞给删除方法，但是调用这个写法去删除上万条数据的话就会报内存溢出这个错误。

错误方法2：

或者是使用这种方法，把装有ID的List集合通过ID查询出实体转在另一个List实体集合里面，在dao层继承了extends JpaRepository之后，调用deleteAllInBatch删除方法，删除实体是要比通过id删除要快得多。但是数据量太太还是会内存溢出

dao.deleteAllInBatch(); 

错误方法3：

写SQL，拼接之后然后通过JPA执行SQL，这样压力就放到数据库层面了，服务器就不会卡死，这也是错误的。数据库默认SQL最大的大小是1M，如果删除数据量大，超过了1M还是会内存溢出，虽然可以更改这个最大值，但是比较麻烦。

sql="delete from t_user where id in(?)"; 
String param = StringUtils.join(list, ",");--list是装有ID的集合 

正确解决方法之一：

会出现上面这些报错情况是因为数据量太多了不能同时删除，那我们可以采取分页形式，不用全部展示出来，一点点的删除。
只要是通过分页删除，不管你是写SQL还是其他的基本删除方法，都可以使用。

List<List<String>> partition = Lists.partition(list, 500); 
//删除 
for (List<String> resultList : partition){ dao.deleteSaasBuildByIdIn(resultList); 
} 

以上就是MySQL批量删除数据-避免内存溢出的方法，如果你还有更好的，也希望你可以提出来，大家努力做一个高效的程序猿。对你有帮助的话可以多多关注一下本站。