核心是减少网络往返和sql解析次数，将多次小操作变为少量大操作；单条插入10万次需10万次网络请求和编译，批量插入100次（每次1000条）使开销降至约1%。
核心是减少网络往返和 SQL 解析次数，把“多次小操作”变成“少量大操作”。单条插入 10 万次，本质是 10 万次网络请求 + 10 万次 SQL 编译；批量插入 100 次（每次 1000 条），网络和解析开销直接降到约 1%。
用对批处理方式：优先选 MyBatis 的 ExecutorType.BATCH
Spring Boot 项目中，配置 SqlSessionFactoryBean 时指定执行器类型：
- 设置
executorType = ExecutorType.BATCH，MyBatis 会复用同一个 PreparedStatement，并自动累积 addBatch - 避免手动管理 batch 清空逻辑，也规避了因忘记
executeBatch()导致数据滞留的隐患 - 比纯 JDBC
addBatch/executeBatch更简洁，比 XML 中拼接<foreach></foreach>更安全（无 SQL 长度超限风险）
控制批次大小：1000～5000 是多数场景的平衡点
太小或太大都会引入新瓶颈：
JavaStoryDevelop
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你接手一个需求时，是不是经常这样："改一个小字段 → 结果把不相关的代码也改了"、"需求说得很模糊 → 做着做着发现跑偏了"、"数据库加个字段 → 上线才发现漏了数据兼容"、"做了个新功能 → 一个月后自己都忘了当时怎么设计的"、"写到一半被中断 → 再回来不知道从哪继续"；这个 Skill 就是专门解决这些问题的。 它会自动探测你的项目环境（JDK、Spring Boot、ORM、数据库、前端框架），记在
- 小于 100：网络往返频繁，总耗时不降反升
- 大于 10000：单次内存占用陡增，MySQL 的
max_allowed_packet可能被突破，锁表时间变长影响并发写入 - 建议从 2000 起调测，结合实际数据行宽、JVM 堆大小、数据库负载动态微调
配合关键数据库参数：开启 rewriteBatchedStatements=true
这是 MySQL JDBC 驱动的隐藏加速开关，必须显式启用：
- 在 JDBC URL 中添加：
?rewriteBatchedStatements=true - 它能把多个
INSERT INTO t VALUES(?)合并成一条INSERT INTO t VALUES(?),(?),(?)... - 实测可将批量插入速度再提升 3～5 倍，尤其对 PreparedStatement 批处理效果显著
避免常见陷阱：事务粒度与连接稳定性
大批量导入不是越“大事务”越好：
- 单个事务包 10 万条，一旦失败需全部回滚，重试成本高、锁持有久
- 推荐每批（如 2000 条）单独 commit，用
@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW)或手动控制事务边界 - 确保连接池（如 HikariCP）配置合理：
maximumPoolSize足够支撑并发批次，connection-timeout不宜过短，防止中途断连
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