JDBC中PreparedStatement.executeBatch()效力低怎样解决

JDBC中的PreparedStatement.executeBatch()方法在批量履行SQL操作时，可能会遇到性能问题。以下是一些可能的解决方案：
1. 设置适合的批处理大小：根据数据量的大小和系统资源的限制，调剂批处理的大小。一次性履行太多的操作可能会致使内存溢出或过量的网络开消。可以通过不断尝试区分的批处理大小来找到最好的性能。
2. 斟酌使用批量插入的替换方案：除使用PreparedStatement.executeBatch()方法履行批量操作以外，还可以斟酌使用其他方法来实现批量插入。例如，可使用LOAD DATA INFILE语句来加载数据文件，还是使用INSERT INTO ... SELECT语句来插入多个记录。
3. 使用连接池：创建和释放数据库连接可能会带来性能开消。可使用连接池来管理数据库连接，以减少创建和释放连接的开消。
4. 批量插入时禁用自动提交：在履行批量插入操作时，禁用自动提交可以提高性能。可使用connection.setAutoCommit(false)方法来禁用自动提交，然后在所有操作完成后再手动提交。
5. 使用索引和优化查询语句：优化数据库表的索引和查询语句可以提高数据库操作的性能。确保表上的索引被正确创建，并使用适合的查询语句来减少数据库查询的数量和复杂度。
6. 使用批量更新的替换方案：如果批量操作触及到大量更新操作，可以斟酌使用其他方法来实现批量更新。例如，可使用UPDATE ... WHERE语句来一次更新多个记录。
7. 使用PreparedStatement.addBatch()代替setXXX()方法：在构建批处理操作时，使用PreparedStatement.addBatch()方法将SQL语句添加到批处理中，而不是使用setXXX()方法为每一个参数设置值。这样可以减少每次操作的开消。
以上是一些常见的解决方案，具体的解决方法可能会根据具体的场景和需求而有所区分。可以通过测试和优化来找到最好的解决方案。