插入语句常用写法：
MySQL批量添加数据">
这种方式只能够一次插入一条数据，要想插入多条数据，就得多次调用此sql语句，意味着多次与数据库建立连接。但是这样一来，就会增加服务器的负荷，因为，执行每一次SQL服务器都要同样对SQL进行分析、优化等操作。幸好MySQL提供了另一种解决方案，就是使用一条INSERT语句来插入多条记录。这并不是标准的SQL语法，因此只能在MySQL中使用。
一条INSERT语句插入批量数据的写法：
可以看到，和原来的常规INSERT语句的区别，仅仅是在VALUES 后面增加值的排列，每条记录之间用英文输入法状态下的逗号隔开，是不是so easy。
这样，就实现了一次性插入了2条数据。
在程序中，插入批量数据时，最好使用这种通过一条INSERT语句来一次性插入的方式。这样可以避免程序和数据库建立多次连接，从而增加服务器负荷。
是的，Spark可以通过多种方式来增加写入MySQL的并行度，以提高写入数据的效率。以下是一些常见的方法：
分区：Spark可以使用DataFrame或RDD的repartition或coalesce方法，将数据划分为多个分区。这样可以使数据写入MySQL时并行化，提高写入速度。
批量写入：使用Spark对MySQL进行批量写入，可以减少写入MySQL的次数，从而提高写入速度。可以使用JDBC批处理方式，即使用addBatch方法实现批量写入，然后使用executeBatch方法提交数据。
并行连接：创建多个MySQL连接，并将数据分别写入多个数据库连接，从而实现并行写入。可以使用连接池来管理数据库连接，以提高效率。
分布式数据库：如果MySQL支持分布式部署，可以使用Spark对多个MySQL实例进行并行写入，从而提高写入速度。
需要注意的是，使用Spark进行MySQL并行写入时，需要根据具体情况进行参数优化，例如设置合理的并行度和批量写入大小等，以达到最佳的写入性能。同时，还需要考虑数据正确性和完整性，特别是在并行写入的情况下，可能会出现数据冲突和重复写入等问题，需要进行处理和优化。
有啊，比如when和then语句就可以实现批量更新语句
这个批量更新语句的意思就是说，更新cloumn_own字段，如果id=1 则cloumn_own=a，如果id=2 则cloumn_own=b，如果id=3 则cloumn_own=c
记住，其实end 后面的where语句是不可必需的，但最好是带上
如果不加where条件，会使整个表的数据更新，不满足条件的对应的值会设置成默认值（导致你执行的前面n-1次都是无效，保留的是第n次）
带上where条件的话，就不会出现这种情况了