数据库使用的是SQLServer，JDK版本1.8，运行在SpringBoot环境下 对比3种可用的方式反复执行单条插入语句xml拼接sql批处理执行先说结论：少量插入请使用反复插入单条数据，方便。数量较多请使用批处理方式。（可以考虑以有需求的插入数据量20条左右为界吧，在我的测试和数据库环境下耗时都是百毫秒级的，方便最重要）无论何时都不用xml拼接sql的方式。代码拼接SQL的xmlnewId()是sqlserver生成UUID的函数，与本文内容无关 INSERT INTO tb_item VALUES (newId(),#{item.uniqueCode},#{item.projectId},#{item.name},#{item.type},#{item.packageUnique}, #{item.isPackage},#{item.factoryId},#{item.projectName},#{item.spec},#{item.length},#{item.weight}, #{item.material},#{item.setupPosition},#{item.areaPosition},#{item.bottomHeight},#{item.topHeight}, #{item.serialNumber},#{item.createTime} Mapper接口Mapper 是 mybatis插件tk.Mapper 的接口，与本文内容关系不大public interface ItemMapper extends Mapper<Item> { int insertByBatch(List<Item> itemList); } Service类@Service public class ItemService { @Autowired private ItemMapper itemMapper; @Autowired private SqlSessionFactory sqlSessionFactory; //批处理 @Transactional public void add(List<Item> itemList) { SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH,false); ItemMapper mapper = session.getMapper(ItemMapper.class); for (int i = 0; i < itemList.size(); i++) { mapper.insertSelective(itemList.get(i)); if(i%1000==999){//每1000条提交一次防止内存溢出 session.commit(); session.clearCache(); } } session.commit(); session.clearCache(); } //拼接sql @Transactional public void add1(List<Item> itemList) { itemList.insertByBatch(itemMapper::insertSelective); } //循环插入 @Transactional public void add2(List<Item> itemList) { itemList.forEach(itemMapper::insertSelective); } } 测试类@RunWith(SpringRunner.class) @SpringBootTest(webEnvironment = SpringBootTest.WebEnvironment.RANDOM_PORT, classes = ApplicationBoot.class) public class ItemServiceTest { @Autowired ItemService itemService; private List<Item> itemList = new ArrayList<>(); //生成测试List @Before public void createList(){ String json ="{\n" + " \"areaPosition\": \"TEST\",\n" + " \"bottomHeight\": 5,\n" + " \"factoryId\": \"0\",\n" + " \"length\": 233.233,\n" + " \"material\": \"Q345B\",\n" + " \"name\": \"TEST\",\n" + " \"package\": false,\n" + " \"packageUnique\": \"45f8a0ba0bf048839df85f32ebe5bb81\",\n" + " \"projectId\": \"094b5eb5e0384bb1aaa822880a428b6d\",\n" + " \"projectName\": \"项目_TEST1\",\n" + " \"serialNumber\": \"1/2\",\n" + " \"setupPosition\": \"1B柱\",\n" + " \"spec\": \"200X200X200\",\n" + " \"topHeight\": 10,\n" + " \"type\": \"Steel\",\n" + " \"uniqueCode\": \"12344312\",\n" + " \"weight\": 100\n" + " }"; Item test1 = JSON.parseObject(json,Item.class); test1.setCreateTime(new Date()); for (int i = 0; i < 1000; i++) {//测试会修改此数量 itemList.add(test1); } } //批处理 @Test @Transactional public void tesInsert() { itemService.add(itemList); } //拼接字符串 @Test @Transactional public void testInsert1(){ itemService.add1(itemList); } //循环插入 @Test @Transactional public void testInsert2(){ itemService.add2(itemList); } } 测试结果10条 25条数据插入经多次测试，波动性较大，但基本都在百毫秒级别其中 拼接sql方式在插入500条和1000条时报错（似乎是因为sql语句过长，此条跟数据库类型有关，未做其他数据库的测试）：com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerException: 传入的表格格式数据流(TDS)远程过程调用(RPC)协议流不正确,此RPC请求中提供了过多的参数,最多应为2100可以发现循环插入的时间复杂度是 O(n),并且常数C很大拼接SQL插入的时间复杂度（应该）是 O(logn),但是成功完成次数不多，不确定批处理的效率的时间复杂度是 O(logn)，并且常数C也比较小结论循环插入单条数据虽然效率极低，但是代码量极少，在使用tk.Mapper的插件情况下，仅需代码：@Transactional public void add1(List<Item> itemList) { itemList.forEach(itemMapper::insertSelective); } 因此，在需求插入数据数量不多的情况下肯定用它了。xml拼接sql是最不推荐的方式，使用时有大段的xml和sql语句要写，很容易出错，工作效率很低。更关键点是，虽然效率尚可，但是真正需要效率的时候你挂了，要你何用？批处理执行是有大数据量插入时推荐的做法，使用起来也比较方便。[scode type="share"]来源 | jianshu.com/p/cce617be9f9e[/scode]