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？[阿里云云原生数据仓库] 暂停朗读为您朗读

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。

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。