@[TOC]上周，兄弟歌曲转载了一份数据批次插入文章。我与您讨论了批处理数据插入的问题。
阅读文章后，一个小朋友提出了不同的意见：
Song兄弟与Bug交谈，并基本上理解了这个小朋友的含义，所以我本人也写了一个测试案例，今天对本文进行了组织，我希望能与我的朋友讨论这个问题。小朋友提出了一个更好的计划。
在插入此问题的批处理中，我们使用JDBC进行操作，但实际上是两个想法：
哪个快？
我们从两个方面考虑了这个问题：
让我们首先谈论第一个解决方案是插入一个for循环周期：
此外，第二个解决方案是生成SQL插入：
因此，我们最终必须考虑的是我们在互联网上花费的时间，是否超过了SQL插入时间？这是我们必须考虑的核心问题。
接下来，让我们进行一个简单的测试，并批量插入50,000个数据。
首先准备一个简单的测试表：
接下来，创建一个Spring Boot项目，介绍MyBatis依赖项和MySQL驱动程序，然后在应用程序中配置数据库连接信息。
每个人都需要注意，此数据库中有一个参数RWRITEBATCHEDSTAEMENTS连接URL地址，这是核心。
MySQL JDBC驱动程序默认情况下会忽略该语句，拆卸我们期望的一组句子，然后将它们逐一发送到数据库。批处理插入实际上是一个单个插入，它直接导致较低的性能。将参数设置为数据库驱动程序，以帮助我们分批执行。
好，所以准备工作。
首先，让我们看一下测试1测试，即一个一个一个插入（实际上是批处理处理）。
首先创建相应的映射器，如下：
相应的XML文件如下：
服务如下：
在这里，我想谈论：
尽管这是插入的一部分，但我们必须启动批处理模式（批次），以便您仅使用此SQLSession。如果您不使用批处理过程模式，则会花费大量时间获得连接和释放连接。效率很低，这种低效率方法不会测试Matsushi。
接下来，编写一个简单的测试界面以查看：
编写一个简单的单元测试：
可以看出，需要901毫秒，而5W数据的插入小于1秒。
第二个方案是生成SQL并插入它。
映射器如下：
相应的SQL如下：
服务如下：
然后在单元测试中调整此方法：
您会看到，插入50,000个数据需要1805毫秒。
可以看出，生成SQL的执行效率仍然更糟。
此外，应该注意的是，第二个解决方案中还有另一个问题，也就是说，当数据量较大时，生成的SQL将特别长。MySQL可能一次无法处理如此大的SQL。在此时间之前，处理了插入的数据，这些操作将导致更长的插入时间。
显然，计划更有利。当批量插入100,000或200,000个数据时，计划的优点将更加明显（第二个解决方案需要修改MySQL配置或处理插入数据以进行片段化）。
小朋友知道，实际上，Mybatis Plus中有一种批处理方法。让我们看一下其实施来源：
可以看出，这里的sqlStatement是一个，它是一个一个插入的。
让我们看一下ExecuteBatch方法，如下：
请注意回报的第三个参数，这是lambda表达式，这也是MP中批处理插入的核心逻辑。可以看出，MP首先切成数据（默认的碎片大小为1000）。碎片完成后，也是插入的一部分。如果您继续查看ExecuteBatch方法，您会发现这里的SQLSession实际上是一批SQLSession，而不是普通的SQLSession。
总之，MP中的批处理插入方案实际上与我们2.1部分的批处理插入相同。
好吧，经过上述分析，现在朋友知道该怎么办？
兄弟歌曲提供了测试用例，公共帐户背景对批处理插入测试做出了响应，以获取案例地址。该情况有三种单位测试方法。您可以看到批处理插入之间的时差（数据库脚本在资源目录中）。
有兴趣的朋友可能希望尝试?
最后，再次感谢您的意见?