大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了Spring Data Save vs SaveAll性能，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
我不得不猜测，如果没有您的代码，我相信这与为所保存的每个对象创建新事务的开销有关，而与之save相比则要打开一个事务saveAll。
注意的定义，save并且saveAll它们都用注释@transactional。如果您的项目配置正确（由于将实体保存到数据库，这似乎是事实），则意味着只要调用这些方法之一就将创建事务。如果您save在循环中进行调用，这意味着每次调用都会创建一个新的事务save，但是在saveAll有一个调用的情况下，则创建一个事务，而与保存的实体数量无关。
我假设测试本身不是在事务内运行，如果要在事务内运行，则所有保存调用都将在该事务内运行，因为默认事务传播为Propagation.required，这意味着如果有事务已经打开的呼叫将在其中运行。如果您打算使用spring数据，我强烈建议您阅读有关Spring中的事务管理的信息。
我试图理解为什么saveAll具有比Spring
Data存储库中的保存更好的性能。我正在使用CrudRepository，可以在这里看到。
为了测试，我创建了10k个实体并将其添加到列表中，这些实体只有一个id和一个随机字符串（对于基准测试，我将该字符串保持不变）。遍历我的列表并调用.save每个元素，这花费了40秒。调用.saveAll同一完整列表将在2秒内完成。.saveAll甚至用30k元素进行调用都花了4秒钟。我确保在执行每个测试之前截断表。即使将.saveAll呼叫分批处理到50个子列表，也要花费10秒和30k的时间。
.saveAll整个清单中的简单清单似乎是最快的。
我试图浏览春数据源代码，但是这是我发现的唯一有价值的东西。在这里，似乎.saveAll只是遍历整个过程Iterable并.save像我所做的那样调用每个。那怎么快呢？它在内部进行一些事务批处理吗？
以上是大佬教程为你收集整理的Spring Data Save vs SaveAll性能全部内容，希望文章能够帮你解决Spring Data Save vs SaveAll性能所遇到的程序开发问题。
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