最近一个项目中修改离职同事写的发送站内信的代码时，发现 mybatis-plus的 saveBatch 批量插入方法很慢，他的做法是点击发送时往用户表插入站内信信息，我当时随便发送了1万多条消息，接口耗时23秒，我看这确实有点慢。所以我看下了他的方法。
他是用同步发送的，这种方式确实不妥，推荐使用 异步或者mq处理，此处就不做详细描述。其实造成慢的原因是因为使用 mybatis-plus的 saveBatch 方法造成的。所以我就对这个问题进行了研究。
首先看下我自己针对这个问题做的验证。使用 saveBatch 往表插入数据，分别插入1000，10000，50000，只做测试，实际业务中很少有插入这么多数据的情况。
首先看下我代码的截图，往岗位表插入数据，测试时均使用本地数据库，post 表中无数据测试：
@Test
public void testInsertData() {
List sysPostList = new ArrayList<>();
SysPost sysPost = null;
for (int i = 0; i < 1000; i ++) {
sysPost = new SysPost();
sysPost.setPostCode("test_code_" + i);
sysPost.setPostName("test_name_" + i);
sysPost.setPostSort(i);
sysPost.setStatus(1);
sysPostList.add(sysPost);
}
long startTime = new Date().getTime();
sysPostService.saveBatch(sysPostList);
long endTime = new Date().getTime();
long l = endTime - startTime;
System.out.println("插入完成时间：" + endTime + "，用时：" + l);
}
数据库字段就不进行展示了，一共就几个字段。
下面是执行的耗时（单位：毫秒）
1000条数据耗时：953
10000条数据耗时：5140
5000条数据耗时：16884
通过查询资料发现MySQL JDBC驱动默认情况下会无视executeBatch()语句，会把批量语句拆散一条一条的发给数据库执行，批量插入实际上是单条插入，直接造成较低的性能。
只有把rewriteBatchedStatements参数置为true, 驱动才会帮你批量执行SQL，另外这个选项对insert/update/delete 都是生效的，具体的可以进行测试验证。
下面是追加参数之后的执行时间（单位：毫秒）：
1000条数据耗时：569
10000条数据耗时：3407
5000条数据耗时：12118
总体来说耗时有所提升，可能是我项目架构的原因，并没有测试出来在工作中遇到的特别慢的情况，公司的项目是springcloud。MP的批量插入，我看源码是1000条执行一次进行分批插入，自己写的批量插入方式暂时没有进行测试，可以自己测试验证。
