有个小伙伴看了文章后提出了不同的意见：
松哥认真和 BUG 同学聊了下，基本上明白了这个小伙伴的意思，于是我自己也写了个测试案例，重新整理了今天这篇文章，希望和小伙伴们一起探讨这个问题，也欢迎小伙伴们提出更好的方案。
1. 思路分析
批量插入这个问题，我们用 JDBC 操作，其实就是两种思路吧：
用一个 for 循环，把数据一条一条的插入（这种需要开启批处理）。
生成一条插入 sql，类似这种
insert into user(username,address) values('aa','bb'),('cc','dd')...
。
到底哪种快呢？
我们从两方面来考虑这个问题：
插入 SQL 本身执行的效率。
网络 I/O。
先说第一种方案，就是用 for 循环循环插入：
这种方案的优势在于，JDBC 中的 PreparedStatement 有预编译功能，预编译之后会缓存起来，后面的 SQL 执行会比较快并且 JDBC 可以开启批处理，这个批处理执行非常给力。
劣势在于，很多时候我们的 SQL 服务器和应用服务器可能并不是同一台，所以必须要考虑网络 IO，如果网络 IO 比较费时间的话，那么可能会拖慢 SQL 执行的速度。
再来说第二种方案，就是生成一条 SQL 插入：
这种方案的优势在于只有一次网络 IO，即使分片处理也只是数次网络 IO，所以这种方案不会在网络 IO 上花费太多时间。
当然这种方案有好几个劣势，一是 SQL 太长了，甚至可能需要分片后批量处理；二是无法充分发挥 PreparedStatement 预编译的优势，SQL 要重新解析且无法复用；三是最终生成的 SQL 太长了，数据库管理器解析这么长的 SQL 也需要时间。
所以我们最终要考虑的就是我们在网络 IO 上花费的时间，是否超过了 SQL 插入的时间？这是我们要考虑的核心问题。
2. 数据测试
接下来我们来做一个简单的测试，批量插入 5 万条数据看下。
首先准备一个简单的测试表：
CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`username` varchar(255) DEFAULT NULL,
`address` varchar(255) DEFAULT NULL,
`password` varchar(255) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
接下来创建一个 Spring Boot 工程，引入 MyBatis 依赖和 MySQL 驱动，然后 application.properties 中配置一下数据库连接信息：
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=123
spring.datasource.url=jdbc:mysql:///batch_insert?serverTimezone=Asia/Shanghai&rewriteBatchedStatements=true
大家需要注意，这个数据库连接 URL 地址中多了一个参数 rewriteBatchedStatements，这是核心。
MySQL JDBC 驱动在默认情况下会无视 executeBatch() 语句，把我们期望批量执行的一组 sql 语句拆散，一条一条地发给 MySQL 数据库，批量插入实际上是单条插入，直接造成较低的性能。将 rewriteBatchedStatements 参数置为 true, 数据库驱动才会帮我们批量执行 SQL。
OK，这样准备工作就做好了。
2.1 方案一测试
首先我们来看方案一的测试，即一条一条的插入（实际上是批处理）。
首先创建相应的 mapper，如下：
@Mapper
public interface UserMapper {
Integer addUserOneByOne(User user);
对应的 XML 文件如下：
<insert id="addUserOneByOne">
insert into user (username,address,password) values (#{username},#{address},#{password})
</insert>
service 如下：
@Service
public class UserService extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements IUserService {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(UserService.class);
@Autowired
UserMapper userMapper;
@Autowired
SqlSessionFactory sqlSessionFactory;
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public void addUserOneByOne(List<User> users) {
SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH);
UserMapper um = session.getMapper(UserMapper.class);
long startTime = System.currentTimeMillis();
for (User user : users) {
um.addUserOneByOne(user);
session.commit();
long endTime = System.currentTimeMillis();
logger.info("一条条插入 SQL 耗费时间 {}", (endTime - startTime));
这里我要说一下：
虽然是一条一条的插入，但是我们要开启批处理模式（BATCH），这样前前后后就只用这一个 SqlSession，如果不采用批处理模式，反反复复的获取 Connection 以及释放 Connection 会耗费大量时间，效率奇低，这种效率奇低的方式松哥就不给大家测试了。
接下来写一个简单的测试接口看下：
@RestController
public class HelloController {
private static final Logger logger = getLogger(HelloController.class);
@Autowired
UserService userService;
* 一条一条插入
@GetMapping("/user2")
public void user2() {
List<User> users = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 50000; i++) {
User u = new User();
u.setAddress("广州：" + i);
u.setUsername("张三：" + i);
u.setPassword("123：" + i);
users.add(u);
userService.addUserOneByOne(users);
写个简单的单元测试：
* 单元测试加事务的目的是为了插入之后自动回滚，避免影响下一次测试结果
* 一条一条插入
@Test
@Transactional
void addUserOneByOne() {
List<User> users = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 50000; i++) {
User u = new User();
u.setAddress("广州：" + i);
u.setUsername("张三：" + i);
u.setPassword("123：" + i);
users.add(u);
userService.addUserOneByOne(users);
可以看到，耗时 901 毫秒，5w 条数据插入不到 1 秒。
2.2 方案二测试
方案二是生成一条 SQL 然后插入。
mapper 如下：
@Mapper
public interface UserMapper {
void addByOneSQL(@Param("users") List<User> users);
对应的 SQL 如下：
<insert id="addByOneSQL">
insert into user (username,address,password) values
<foreach collection="users" item="user" separator=",">
(#{user.username},#{user.address},#{user.password})
</foreach>
</insert>
service 如下：
@Service
public class UserService extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements IUserService {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(UserService.class);
@Autowired
UserMapper userMapper;
@Autowired
SqlSessionFactory sqlSessionFactory;
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public void addByOneSQL(List<User> users) {
long startTime = System.currentTimeMillis();
userMapper.addByOneSQL(users);
long endTime = System.currentTimeMillis();
logger.info("合并成一条 SQL 插入耗费时间 {}", (endTime - startTime));
然后在单元测试中调一下这个方法：
* 合并成一条 SQL 插入
@Test
@Transactional
void addByOneSQL() {
List<User> users = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 50000; i++) {
User u = new User();
u.setAddress("广州：" + i);
u.setUsername("张三：" + i);
u.setPassword("123：" + i);
users.add(u);
userService.addByOneSQL(users);
可以看到插入 5 万条数据耗时 1805 毫秒。
可以看到，生成一条 SQL 的执行效率还是要差一点。
另外还需要注意，第二种方案还有一个问题，就是当数据量大的时候，生成的 SQL 将特别的长，MySQL 可能一次性处理不了这么大的 SQL，这个时候就需要修改 MySQL 的配置或者对待插入的数据进行分片处理了，这些操作又会导致插入时间更长。
2.3 对比分析
很明显，方案一更具优势。当批量插入十万、二十万数据的时候，方案一的优势会更加明显（方案二则需要修改 MySQL 配置或者对待插入数据进行分片）。
3. MP 怎么做的？
小伙伴们知道，其实 MyBatis Plus 里边也有一个批量插入的方法 saveBatch，我们来看看它的实现源码：
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
@Override
public boolean saveBatch(Collection<T> entityList, int batchSize) {
String sqlStatement = getSqlStatement(SqlMethod.INSERT_ONE);
return executeBatch(entityList, batchSize, (sqlSession, entity) -> sqlSession.insert(sqlStatement, entity));
可以看到，这里拿到的 sqlStatement 就是一个 INSERT_ONE，即一条一条插入。
再来看 executeBatch 方法，如下：
public static <E> boolean executeBatch(Class<?> entityClass, Log log, Collection<E> list, int batchSize, BiConsumer<SqlSession, E> consumer) {
Assert.isFalse(batchSize < 1, "batchSize must not be less than one");
return !CollectionUtils.isEmpty(list) && executeBatch(entityClass, log, sqlSession -> {
int size = list.size();
int i = 1;
for (E element : list) {
consumer.accept(sqlSession, element);
if ((i % batchSize == 0) || i == size) {
sqlSession.flushStatements();
这里注意 return 中的第三个参数，是一个 lambda 表达式，这也是 MP 中批量插入的核心逻辑，可以看到，MP 先对数据进行分片（默认分片大小是 1000），分片完成之后，也是一条一条的插入。继续查看 executeBatch 方法，就会发现这里的 sqlSession 其实也是一个批处理的 sqlSession，并非普通的 sqlSession。
综上，MP 中的批量插入方案跟我们 2.1 小节的批量插入思路其实是一样的。
4. 小结
好啦，经过上面的分析，现在小伙伴们知道了批量插入该怎么做了吧？
松哥提供了一个测试案例，公众号后台回复批量插入测试获取案例地址，案例中有三个单元测试方法，直接运行，就可以看到批量插入的时间差异（数据库脚本在 resources 目录下）。
感兴趣的小伙伴不妨试试~
最后再次感谢 BUG 童鞋提出的意见~
