直接用 db.exec 批量插入会卡住，因其每次调用都触发独立网络往返和事务开销，即使传入千行数据也执行千次语句；应改用 pgx.batch（postgresql）或拼接多值 insert（mysql）提升吞吐。
为什么直接用 db.Exec 批量插入会卡住？
因为默认的 db.Exec 每次调用都走一次网络往返 + 事务开销，哪怕传入 1000 行数据，底层仍是 1000 次独立语句执行。PostgreSQL 的 pgx 或 MySQL 的 mysql 驱动在未显式启用批量模式时，不会合并参数或复用连接上下文。
常见现象：CPU 不高、内存平稳，但入库 QPS 卡在 200–500，pg_stat_activity 里看到大量 idle in transaction 或连接堆积。
- 必须关闭自动提交，显式控制事务生命周期
- 避免在循环里反复调用
db.Prepare—— 准备语句应复用，不是每批都重做 - PostgreSQL 推荐用
COPY FROM STDIN（通过pgx.Batch或pgconn.PgConn.CopyFrom），MySQL 推荐INSERT INTO ... VALUES (...), (...), (...)拼接（单条不超过 max_allowed_packet）
如何用 pgx.Batch 实现真正并行写入？
pgx.Batch 不是并发安全的，但它允许把多条语句攒成一批发给服务端，由 PostgreSQL 在单次 round-trip 中解析执行，吞吐能翻 3–8 倍。关键点在于：它不等于 goroutine 并发，而是「逻辑批」+「连接复用」。
实操要点：
- 一个
*pgx.Conn对应一个pgx.Batch，不要跨连接共享 batch 实例 - 每批大小建议 100–500 条（取决于单行数据体积；超过 1000 行可能触发 PostgreSQL 的 tuple size 检查或内存压力）
- 必须手动调用
batch.Queue(...)后再conn.SendBatch(ctx, batch)，不能只 queue 不 send - 错误处理要检查
batchResults := batchExec.Results()的每个pgx.BatchResult.Err()，而非只看整体 error
示例片段：
batch := &pgx.Batch{}
for _, item := range items {
batch.Queue("INSERT INTO events (id, ts, payload) VALUES ($1, $2, $3)", item.ID, item.TS, item.Payload)
}
br := conn.SendBatch(ctx, batch)
defer br.Close()
for i := 0; i
<h3>MySQL 场景下怎么避免 <code>max_allowed_packet</code> 报错？</h3>
<p>拼接 <code>INSERT</code> 多值语句时，如果单批数据总长度超服务端 <code>max_allowed_packet</code>（默认 4MB），会直接报错 <code>ERROR 1153 (08S01): Got a packet bigger than 'max_allowed_packet' bytes</code>，且不会回滚已执行部分。</p>
<p>安全做法：</p>
- 入库前预估每行字节数（字符串字段按 UTF8 最大长度算，比如
varchar(255)按 255×3=765 字节估算），动态切分 batch - 不要依赖
SELECT @@max_allowed_packet—— 客户端驱动可能因编码、转义额外增加开销，留 20% 余量 - 禁用
multiStatements=true参数（易被注入，且 MySQL 8.0+ 默认拒绝） - 改用
LOAD DATA LOCAL INFILE（需服务端开启local_infile，且文件路径需客户端可读）—— 更快但部署约束多
为什么加了 goroutine 之后吞吐反而下降？
盲目起 100 个 goroutine 往数据库写，大概率触发连接池耗尽、锁竞争或服务端拒绝连接。Go 的 sql.DB 连接池默认 MaxOpenConns=0（无上限），但 PostgreSQL 服务端有 max_connections 限制（通常 100），MySQL 也有类似硬限。
真实有效的并发策略：
- 固定 worker 数 = 数据库连接池大小 × 1.5（例如 pool=20 → worker=30），用
errgroup.Group控制并发 - 每个 worker 独占一个
*sql.Conn（db.Conn(ctx)获取），避免多个 goroutine 争抢同一连接上的mutex - 批量大小和 worker 数要一起压测：worker 太多导致 context cancel 频繁；batch 太小则网络开销占比上升
- 务必设置
db.SetMaxIdleConns(20)和db.SetMaxOpenConns(20)，防止连接泄漏或雪崩
真正卡点往往不在 Go 侧代码，而在 WAL 写入速度、磁盘 IOPS、索引数量（每多一个二级索引，写放大至少 ×2）。上线前一定要在同规格机器上用真实数据跑 10 分钟压测，看 pg_stat_bgwriter 的 buffers_written 和 checkpoints_timed 是否异常飙升。
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