本文主要介绍了batch和non -batch比较操作的bulkwrite（）方法的使用。BulkWrite（）的一部分。
测试环境：Win7旗舰版本，16G内存，i3处理器，mongodb3.0.2，mysql5.0
MongoDB的操作分为读取操作和写操作。读取操作包含查询操作。写操作包含删除，插入，替换和更新的多个操作。MongoDB提供了客户以Bull执行令状操作，即批次写入操作。在Java驱动程序中此方法签名：
此方法需要列表的集合，并且该集合中的元素类型是WritModel。它表示可以在批处理中使用的基本模型。它具有以下子类DeleteManyModel，DeleteneModel，InsertoneModel，repenterOneModel，updateManyModel，updateNemodel，updateNemodel，并且可以看到它与删除，插入，替换和更新的几个操作相对应。该方法返回了一个成功的bulkwritersort witter witch witder of bulkwriteres witter witder batch batch batch batch batch batch batch batch batch batch操作结果，并封装操作结果的状态信息，例如插入，更新和删除记录。
（1）批次插入
代码如下。此方法接收一个集合参数，其中包含要插入的文档对象，遍历该集合，使用构造插入编码对象的文档，每个insertoneModel实例代表插入单个文档的操作，然后将此实例添加到列表集合中。（）方法，所有插入操作的列表集合将传递以完成批处理插入。
测试：以下由主函数测试。首先，构造100,000个产品实体对象，使用工具类将其转换为JSON字符串，然后将其解析为文档对象，将其保存到列表集合中，然后调用上述方法以测试100,000个对象的插入时间。
结果：1560毫秒，多个测试基本约为1.5秒
（2）一个一个插入
该方法之后是非分数插入100,000个数据比较。该方法如下：
测试：100,000个数据
结果：12068毫秒，差距很大。可以看出，MongoDB批处理插入效率比数据插入效率提高了很多。
补充：
Mongocollection和BulkWrite（）方法的插入方法是等效的。测试时间相似，没有更多的地图发布。
（1），批次删除
掌握批处理插入，批处理删除是绘画scoop。构造删除模型需要一个BSON类型参数来表示删除操作。这是BSON类的子类文档。此处的删除条件使用文档的字段。将文档插入数据库后自动生成此字段。在插入数据库之前，它为空。如果其他条件（例如prouctiDID），则将文档插入文档插入问题之后。
由于数据数据的量增加，因此搜索的时间越多，索引的添加是提高搜索效率，然后加快删除效率。此外，值得一提的是，删除词架指示的是删除效率。删除了匹配条件的记录，并且DeleteManyModel表示匹配条件删除的所有记录。要防止一次删除多个记录，请在此处使用DeleteOneModel，以确保仅删除一个记录。由于_id是唯一的，因此无法匹配多个记录。
测试：100,000个数据
结果：2251 Millise
（2）一一删除
让我们看一下非批量删除
测试：100,000个数据
结果：12765毫秒，远低于批处理删除效率
（1）批次更新
让我们看一下批处理更新，对UpdateOneModel和UpdateManyModel进行划分。区别在于以前的更新条件的记录，后者更新了匹配条件的所有记录。对于替换，替换操作也归因于更新。现在，它以updateNemodel为示例来解释。updateNemodel构造方法接收3个参数。第一个是查询条件，第二个参数是更新内容，第三个参数是可选的updateOptions。它将自动帮助您新的，而无需填充。匹配查询条件时的操作，其UPSER属性值默认为false，而无需完成。如果是的，则将新文档插入数据库。这个新文档是查询文档和更新文档的组合，但是如果它是替换操作，则是替换操作。此新文档是该文档的替换。
这里是否有疑问：这与与查询条件匹配之后的情况不一样吗？区别在于_id字段，当查询条件不匹配时插入的新文档的新文档是新的，并成功地执行了替换操作，_id是原始的旧操作。
测试：100,000个数据
结果：3198 Millise
（2）一一更新
与非分批更新相比
测试：100,000个数据
结果：13979毫秒，远低于批处理更新效率
BulkWrite（）方法可以处理不同类型的写作操作。代码如下：
注意：updatemany（），deletemany（）的两种方法与insertmany（）不同。他们两个不是批处理操作，而是表示所有更新（删除）匹配条件的数据。
（1），批处理处理插入
像MongoDB一样，它也被插入产品对象。代码如下
JDBC的默认自动提交交易。请记住在获得连接后添加以下行并自动关闭交易。
测试：100,000个数据
结果：7389毫秒，多个测试基本约为7秒
（2）一个一个插入
让我们看一下MySQL一个一个一个插入。代码如下：
测试：100,000个记录
结果：8921毫秒，基本上比批次慢1秒。
（1），批处理过程删除
删除的条件是造成生产物的地方。构建桌子时没有主键。删除异常缓慢。检查了很长时间后，我不知道为什么。要添加主键，默认情况下，主键具有索引，所有键都可以更快地匹配记录。
测试：100,000个数据
结果：7936毫秒
（2）一一删除
代码显示如下
测试：100,000个数据
结果：8752毫秒，比批处理处理慢了一秒钟
（1），批处理过程更新
代码显示如下
测试：100,000个数据
结果：8611毫秒
（2）一一更新
代码显示如下
测试：100,000个数据
结果：9430毫秒，比批处理处理更新慢1秒
本文主要是为了介绍BulkWriite（）方法的使用，即MongoDB的批处理写作操作。通过实验，我们可以看到MongoDB使用blulwrite（）方法编写大量数据。本文还介绍了几个MySQL写作操作的批处理和非批量比较。可以看出，他们的批处理处理方法比非批处理处理更快，但并不像MongoDB那样明显。
为了比较MongoDB和MySQL，在批处理操作下，MongoDB插入，删除和更新比MySQL快。在非批量操作下，mongoDB插入，删除和更新比mysql慢。当然，这只是一个初步结论。文章中没有不同的数据比较，例如100、1,000、100,000或更大，并监视CPU内存的使用。那些有兴趣的人可以尝试。
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