毫无疑问，每次批量插入20行数据的性能远优于生成一行插入一行，核心原因如下：

• 减少数据库交互开销：单行插入每次都要发起独立的数据库请求，哪怕用长连接也会有协议解析、网络往返的消耗；批量操作把多次请求合并成一次，能大幅降低这部分损耗。
• 降低事务提交成本：单行插入若每插一行就提交事务，数据库要频繁执行日志刷盘、锁释放等操作；批量插入可在单个事务内完成多行写入，减少事务相关的性能消耗。
• 触发数据库写入优化：主流数据库对批量写入有专门优化逻辑，比如批量解析SQL、减少索引更新次数，单行插入无法触发这些优化。

结合你的场景：数据生成非即时、最终要处理300-400万行，批量20行是合理的起步选择——如果后续测试发现性能还有提升空间，还可以尝试更大的批次（比如100-1000行，具体取决于数据库类型和服务器配置），但20行已经能比单行插入带来显著的性能提升。

相关参考方向 #

你可以直接查阅以下官方文档的对应章节：

• MySQL：《MySQL 8.0 Reference Manual》中「INSERT Statement」的批量插入优化说明，以及「Optimizing Bulk Data Loading」部分。
• PostgreSQL：《PostgreSQL Documentation》中「INSERT」的批量操作说明，以及「COPY」命令的使用场景（若允许使用非标准SQL，COPY效率比批量INSERT更高）。
• 通用数据库性能优化指南：重点关注「批量操作」「事务提交优化」「网络开销降低」相关内容，几乎所有主流数据库的官方文档都会有这方面的性能建议。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kendrick