批量操作比单条执行快得多，核心在于减少网络往返、复用sql解析、合并事务提交；实测1000条插入批量仅180ms，单条需2850ms，提速超15倍。
批量操作比单条执行快得多，核心差异不在代码写法，而在底层通信和数据库处理方式。
网络开销差距明显
单条执行每插入一条数据，就要走一次完整的请求-响应链路：Java发SQL → 网络传输 → 数据库解析 → 执行 → 返回结果 → 再发下一条。5000条就是5000次往返（RTT）。批量操作把这5000条打包成一次发送，网络延迟从5000 RTT降到接近1 RTT。
- 实测1000条插入：单条耗时2850ms，批量仅310ms，提速近90%
- 10000条场景下，单条无事务耗时35210ms，批处理+事务仅1250ms，快28倍
数据库解析与执行更高效
使用PreparedStatement批量时，SQL模板（如INSERT INTO user(name) VALUES(?)）只编译一次，参数反复绑定；而单条执行每次都要重新解析、校验、生成执行计划。
- MySQL在启用rewriteBatchedStatements=true后，会自动把多条INSERT合并为INSERT INTO ... VALUES (...), (...), (...)形式，进一步减少解析压力
- 相同结构的语句越多，批量带来的解析优化越显著
事务与资源占用对比
单条执行默认开启自动提交，每条都是独立事务，频繁刷盘、加锁、释放连接；批量操作通常手动控制事务，整批在一个事务中完成。
- 单条插入10000次：产生10000次事务提交，数据库压力极高
- 批处理10000条：仅1次事务提交，连接复用，锁持有时间集中且短暂
- 连接池利用率更高——1个连接干完所有活，而不是10000个连接轮流抢资源
实际性能数据参考
下表基于真实压测环境（MySQL + JDBC 8.x + 标准配置）：
| 操作方式 | 1000条耗时（ms） | 网络请求次数 | 数据库CPU/IO压力 |
|---|---|---|---|
| 单条插入（自动提交） | 2850 | 1000 | 高 |
| 单条插入（手动事务） | 2460 | 1000 | 中高 |
| 批处理（1000条/批） | 310 | 1 | 中 |
| 批处理+事务+rewriteBatch | 180 | 1 | 低 |
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