想象一下你正在往数据库里插入一万条用户数据。如果一条一条地处理，就像用勺子把海水舀到游泳池里——效率低得让人抓狂。这就是批量操作存在的意义。
1.1 传统单条操作与批量操作性能对比
单条操作时，每次执行都需要建立数据库连接、发送SQL、等待响应、处理结果。这个循环重复成千上万次，大量的时间消耗在网络传输和连接管理上。
我去年参与过一个数据迁移项目。最初使用单条插入，处理十万条记录花了将近40分钟。后来改用批量操作，同样的数据量只需要不到2分钟。这种差距在实际项目中非常典型。
批量操作将多条SQL语句打包成一次请求。数据库只需要处理一次连接建立，一次网络传输，大大减少了系统开销。性能提升通常能达到10倍以上，数据量越大效果越明显。
1.2 MyBatis支持的批量操作方式概览
MyBatis提供了几种不同的批量处理方案，每种都有其适用场景。
foreach标签方式是最常用的方法。在Mapper XML中使用foreach循环拼接SQL，一次性执行包含多条记录的INSERT或UPDATE语句。这种方式实现简单，适合中等规模的数据处理。
BatchExecutor通过SqlSession的批量模式来工作。开启批量模式后，MyBatis会将多个操作缓存在一起，在合适的时候统一提交。这种方式对代码侵入性较小，只需要在获取SqlSession时指定执行器类型。
存储过程方式适合超大规模数据处理。将业务逻辑封装在数据库存储过程中，由数据库直接处理，避免了大量的网络传输。
记得有次我在处理百万级数据时，最初使用foreach方式遇到了SQL长度限制。后来改用BatchExecutor分批次处理，问题就迎刃而解了。
1.3 批量操作适用场景分析
批量操作虽然高效，但并非万能钥匙。它最适合数据导入、日志记录、批量状态更新这类场景。比如用户批量导入、订单状态批量变更、系统操作日志记录等。
在实时性要求极高的交易系统中，频繁使用批量操作可能带来数据延迟问题。我曾经见过一个电商系统因为过度使用批量更新，导致用户看到的价格信息不是最新的。
数据一致性也是需要考虑的因素。批量操作要么全部成功，要么全部失败。如果业务要求部分成功部分失败，就需要更精细的控制策略。
一般来说，单次处理数据量在100到1000条之间时，批量操作的优势最明显。太少体现不出优势，太多可能带来内存和性能问题。这个阈值需要根据具体环境和业务需求来调整。
INSERT INTO user (name, email, create_time) VALUES
<foreach collection="list" item="user" separator=",">
(#{user.name}, #{user.email}, #{user.createTime})
</foreach>