在本教程中，我们将学习如何使用Spring JDBC批量支持有效地将大量数据插入我们的目标关系数据库管理系统(RDBMS)，并比较使用批量插入与多个单独插入的性能差异。
一旦我们的应用程序建立与数据库的连接，我们可以一次性执行多个SQL语句，而不是逐个发送每个语句。这样，我们显著减少了通信开销。
实现此目的的一个选项是使用Spring JDBC API，这是以下部分的重点。
尽管JDBC API提供了批量功能，但我们使用的底层JDBC驱动程序实际上是否实现了这些API并支持此功能并不保证。
在使用 Spring Data JPA Repository 保存实体时，我们可能会在日志中遇到额外的 SELECT 查询。这可能会导致由于大量额外调用而引起的性能问题。
在本教程中，我们将探讨一些跳过日志中 SELECT 的方法并提高性能。
在深入研究 Spring Data JPA 并进行测试之前，我们需要采取一些准备步骤。
在本教程中，我们将探讨Spring Data JPA中查询提示的基础知识。这些提示有助于优化数据库查询，并通过影响优化器的决策过程来潜在地提高应用程序性能。我们还将讨论它们的功能以及如何有效地应用它们。
Spring Data JPA中的查询提示是一个强大的工具，可以帮助优化数据库查询并提高应用程序性能。与直接控制执行不同，它们影响优化器的决策过程。
在Spring Data JPA中，我们可以在org.hibernate.annotations包中找到这些提示，以及与Hibernate相关的各种注释和类，Hibernate是一种普遍的持久性提供者。值得注意的是，这些提示的解释和执行通常取决于底层的持久性提供者，如Hibernate或EclipseLink，使它们成为特定于供应商的。
在本教程中，我们将学习如何加速我们的Maven构建。我们将介绍各种优化构建时间的技术，并评论它们的优点和缺点。
在进行任何优化尝试之前，让我们回顾一下，使用正确的Maven阶段可以节省我们大量的时间。为什么我们要运行完整的_install_并污染我们的本地仓库，而我们只需要编译代码呢？
另一方面，在多模块项目中，我们只能重新构建更改过的模块以及依赖它们的模块。例如，如果我们只在_module1_和_module2_中进行更改，我们可以运行：
$ mvn clean install -pl module1,module2 -am
在本教程中，我们将学习关于 roaring bitmap 的知识。我们将使用一些基本的集合操作作为 roaring bitmap 的示例，并在 Java 中执行 RoaringBitmap 和 BitSet 之间的性能测试。
roaring bitmap 数据结构通常用于分析、搜索和大数据项目，因为它具有高性能和压缩比。它的灵感来自于位图索引，这是一种有效表示数字数组的数据结构。它类似于 Java 的 BitSet，但是经过压缩。
在压缩大整数集合的同时保持对各个元素的快速访问是 roaring bitmap 的重要优势。Roaring bitmap 内部使用不同类型的容器来实现这一点。