图1 方案1效率低，不建议采取
方案2：利用foreach批量插入（数据量不大时可以利用）既然一条一条插入效率较低，那可以采取批量插入的办法，该方案相对方案1紧张有2点改动：
1.首先将我们要插入的数据封装为一个List凑集，并对我们Dao层接口作一定改造，使其可以吸收一个List凑集；
2.其次我们对Mybatis mapper文件中的SQL进行改造，紧张利用Mybatis的<foreach>标签将传入的List凑集进行循环插入：
这种方案相对付第一种方案，插入性能有了大幅提升，事理便是Mybatis将insert语句
转换为
这样就让多条insert into插入语句变成了一条插入语句，可以带来性能上的提升，但也存在着两个问题：
（1）当插入的数据较多时，相称于拼接的sql语句会特殊的长，乃至超过sql语句的长度，一旦超出，就会抛出非常导致无法插入；
（2）当插入的数据较多时，也比较耗时。
方案3.利用foreach合营分片批量插入（数据量较大时推举利用）既然不能封装成一条SQL，那我们考虑有没有其他的办法，当然有，可以采取分片的办法。
紧张事理便是将list凑集按"指定长度"进行切分，返回新的List<List<T>>凑集。
这里分片的目的有两个：
1、批量插入，拼接的SQL语句过长，sql语句会有限定；
2、分片后采取stream多线程并行插入可以提高效率。
此外，不管是mysql还是oracle数据库，都可以利用分片进行插入。
总结总的来说，当实际业务场景数据量不是很大时，大家利用方案2就可以了，但插入数据量较大时，阿海还是推举大家利用方案3，可以大大提升插入效率。 在口试时，同学们可以着重讲讲方案3，相信口试官会对你刮目相看。
