JDBC批处理通过rewriteBatchedStatements=true将多条INSERT合并为单条多值语句，显著减少网络往返与SQL解析次数；需配合setAutoCommit(false)、分批executeBatch()（如每500–1000条）、clearBatch()及连接池使用，实测可将百万级插入从12分钟降至50秒内。
核心是减少“单条 SQL → 网络往返 → 解析 → 执行 → 返回”这个链条的重复次数。JDBC 批处理 + MySQL 驱动的 rewriteBatchedStatements=true 参数配合使用，能把多次插入合并成一条物理语句发送，大幅压缩通信和解析开销。
批处理本身怎么写才有效
只调用 addBatch() 不执行 executeBatch() 没有意义。关键操作是“攒一批再发”，而不是每条都提交：
- 用
PreparedStatement，不是Statement；SQL 模板固定，参数动态绑定 - 循环中反复调用
pst.setXXX()和pst.addBatch()，不调用executeUpdate() - 按合理数量（如 500 或 1000 条）分批执行：
pst.executeBatch()，之后立即pst.clearBatch() - 别忘了关自动提交：
conn.setAutoCommit(false)，最后显式conn.commit()
rewriteBatchedStatements=true 的作用
这个 MySQL JDBC 驱动参数不是可有可无的开关，它决定了批处理是否真正“物理合并”：
- 没开启时：JDBC 把 1000 条 insert 分成 1000 次 prepare + execute，只是减少了 Java 层的网络调用次数，数据库仍逐条解析执行
- 开启后：驱动把 1000 条
INSERT INTO t VALUES (?,?)合并为一条类似INSERT INTO t VALUES (1,'a'),(2,'b'),...,(1000,'z')的语句发给 MySQL - 效果立竿见影：网络包数量锐减、SQL 解析次数归一、InnoDB 日志写入更连续
- 连接 URL 示例：
jdbc:mysql://host/db?rewriteBatchedStatements=true&useSSL=false
配套必须做的几件事
光靠批处理和参数还不够，容易踩坑或性能打折扣：
- 连接必须复用：用连接池（如 HikariCP），避免每次新建连接的开销
- 批量大小要实测：太小（如 50）合并收益低；太大（如 10000）可能触发 MySQL 的
max_allowed_packet限制或内存压力 - 事务粒度要匹配：一个批次对应一个事务较稳妥；超大导入可分段 commit，防长事务锁表
- 避免在批处理中混用查询或 DDL：批处理只专注 INSERT/UPDATE/DELETE，其他操作单独处理
效果对比很直观
插入 100 万条简单记录（单表、3 字段）：
- 单条 executeUpdate：约 8~12 分钟
- 纯 addBatch + executeBatch（未开 rewrite）：约 2~3 分钟
- addBatch + rewriteBatchedStatements=true：通常压到 30~50 秒内
