Apache Ignite：缓存API与SQL抉择——用cache.put还是cache.query插入数据？

在Apache Ignite中插入数据时，cache.put(key, value)（键值API）和INSERT INTO（SQL API）各有适用场景，核心差异在于操作模型和性能开销，以下是具体的选择建议：

优先使用 cache.put 的场景 #

• 单条/小批量数据插入：键值API是Ignite原生操作方式，绕过了SQL解析、执行计划生成等环节，延迟更低，单条插入性能通常比SQL高2-5倍。
• 依赖键值核心特性：比如需要利用分区亲和性（基于key直接路由到对应节点）、原子性条件操作（如putIfAbsent、replace），或者只需要键值查询能力，不需要SQL的关系型特性。
• 纯缓存场景：如果你的数据模型就是简单的键值对，不需要二级索引、SQL查询等功能，用cache.put更直接高效。

优先使用 SQL INSERT 的场景 #

• 大批量数据插入：通过INSERT INTO Table VALUES (...), (...), ...语法可以一次性插入多条数据，代码更简洁，Ignite会对批量SQL做优化，当批量条数超过100时，性能会接近键值API。
• 带业务逻辑的插入：比如插入时需要字段计算、关联其他表数据，SQL语法可以直接表达这些逻辑，无需在应用层额外处理。
• 跨环境兼容需求：SQL是标准语法，适合多语言客户端接入，或者需要和传统关系型数据库交互的场景，兼容性更强。
• 需要SQL引擎特性：比如插入时自动触发二级索引创建、SQL触发器，或者需要ACID事务支持（Ignite的SQL事务对复杂操作的支持更完善）。

补充说明 #

如果你的场景既需要键值操作的性能，又需要SQL查询能力，可以先通过cache.put插入数据，再确保表定义了对应的二级索引，这样两种操作都能兼容。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ChrisCross