云数据仓库ADB使用jdbc链接串开启批量属性再执行批量更新操作时，报错是不支持批量更新操作么？

在使用云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版进行批量更新操作时，如果遇到速度慢的问题，首先需要确认是否已经开启了批量属性。如果没有开启，可以通过在连接数据库的通信地址 (URL)中添加参数：rewriteBatchedStatements并设置为true来启用批量处理。此外，使用Druid连接池可以复用连接和避免短连接，从而提高插入速度。

对于在本地Windows环境和Linux Docker环境下速度差异的问题，可能的原因有很多。例如，网络环境、硬件配置、系统优化等因素都可能影响性能。在Linux Docker环境下，建议检查网络连接、系统资源使用情况以及数据库配置是否符合最佳实践。同时，可以考虑使用更高效的数据处理策略或者优化应用程序代码以提高性能。

使用jdbc链接串开启批量属性再执行批量更新操作时，云数据仓库ADB可能会报错，因为ADB不支持批量更新操作。这是因为ADB的优化策略与传统关系型数据库不同，ADB在存储数据时采用了分片和分区的技术，因此不支持传统的批量更新操作。建议您在使用批量更新操作时，避免直接使用批量更新语句，而是采用插入语句和循环的方式进行更新。
如果您需要在SpringBootMyBatisPlus中使用批量保存操作，并且希望在本地开发Windows环境和LinuxDocker镜像环境中都能获得良好的性能，可以考虑以下几点：

1. 减少SQL语句的复杂度：尽可能减少SQL语句的复杂度，避免在SQL语句中嵌套复杂的逻辑判断和子查询操作，以提高SQL语句的执行效率。
2. 使用索引：为表中的字段添加索引，可以提高查询和更新操作的效率。
3. 使用批量操作：在可能的情况下，尽量使用批量操作，可以提高数据插入和更新的效率。
4. 优化网络连接：如果数据量较大，建议在本地开发环境中使用本地连接，而在Docker镜像环境中使用网络连接。可以考虑使用NIO等技术，减少网络传输的开销。
5. 使用缓存：如果可能，可以使用缓存技术，将常用的数据缓存到内存中，以减少数据库的访问次数。

批量 replace into 试试，你用的是 MySQL 特性，应该不行吧 此回答整理自钉群“云数据仓库ADB-开发者群”

对于第一个问题，根据您提供的信息，云数据仓库ADB使用JDBC链接串开启批量属性再执行批量更新操作时，报错是不支持批量更新操作。这是因为在云数据仓库ADB中，批量更新操作是通过SQL语句执行的，而JDBC没有提供批量更新的API，因此无法通过JDBC实现批量更新操作。如果您需要批量更新操作，可以使用DataWorks数据集成从MySQL导入数据到GDB。
对于第二个问题，根据您提供的信息，本地开发windows环境插入速度很快，但在jar包打到linuxdocker镜像环境下速度很慢。这可能是由于jar包在Linux系统中的性能问题所导致的。为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 将jar包打到Linux系统中后，使用更高效的数据库驱动，例如JDBC4.1驱动。
2. 在Linux系统中优化数据库配置，例如增加JDBC连接池的大小，减少JDBC连接的建立和关闭等操作。
3. 将数据写入到Linux系统中的缓存，以提高数据的读写速度。