1. 네트워크 왕복 (애플리케이션 → DB → 애플리케이션)
2. SQL 파싱 및 실행 계획 수립
3. WAL(Write-Ahead Log) 레코드 기록 + fsync
4. 트랜잭션 커밋 (autocommit 환경에서 매 건마다 커밋)
5. 버퍼 풀 업데이트

방식                       10만 건 소요 시간   비율
─────────────────────────────────────────────────
단건 INSERT 루프 (autocommit)    120~180초     기준
단건 INSERT (하나의 트랜잭션)      15~25초      8~10배 빠름
Multi-row INSERT                 3~8초        25~50배 빠름
COPY FROM (PostgreSQL)           0.5~2초      80~200배 빠름
LOAD DATA INFILE (MySQL)         0.5~2초      80~200배 빠름

-- 나쁜 예: autocommit 단건 루프 (Python pseudocode)
for row in data:
    cursor.execute("INSERT INTO products (name, price) VALUES (%s, %s)", row)
    # 매 건마다 커밋 발생 → 100만 번 fsync

-- 개선 1: 하나의 트랜잭션으로 묶기 (바로 효과)
conn.begin()
for row in data:
    cursor.execute("INSERT INTO products (name, price) VALUES (%s, %s)", row)
conn.commit()  # 딱 1번 커밋

실행 완료 또는 조회 결과가 표시됩니다.

from sqlalchemy.orm import Session
from sqlalchemy import text

# 나쁜 예: 단건 add 루프
with Session(engine) as session:
    for row in data_list:
        product = Product(name=row['name'], price=row['price'])
        session.add(product)  # 단건 INSERT 예약
    session.commit()  # 1,000건이면 1,000번 INSERT

# 좋은 예: bulk_insert_mappings
with Session(engine) as session:
    session.bulk_insert_mappings(
        Product,
        [{'name': row['name'], 'price': row['price']} for row in data_list]
    )
    session.commit()
    # 내부적으로 executemany → 훨씬 적은 왕복

# SQLAlchemy 2.0 이후 권장 방식
with Session(engine) as session:
    session.execute(
        insert(Product),
        [{'name': row['name'], 'price': row['price']} for row in data_list]
    )
    session.commit()

// 나쁜 예: create 루프
for (const row of dataList) {
  await prisma.product.create({ data: row });
  // 1,000건이면 1,000번 쿼리
}

// 좋은 예: createMany
await prisma.product.createMany({
  data: dataList,
  skipDuplicates: true,  // 중복 키 무시 (선택)
});

// 주의: createMany는 nested create (relation 생성)를 지원하지 않음
// 관계 데이터가 있으면 createManyAndReturn 또는 트랜잭션 사용

// application.properties — 배치 INSERT 활성화 필수
spring.jpa.properties.hibernate.jdbc.batch_size=1000
spring.jpa.properties.hibernate.order_inserts=true
spring.jpa.properties.hibernate.order_updates=true

// Repository 사용
@Service
public class ProductService {

    @Transactional
    public void bulkInsert(List<Product> products) {
        // saveAll은 batch_size 설정이 있어야 실제로 배치 동작
        productRepository.saveAll(products);
        // 설정 없으면 내부적으로 단건 루프와 동일
    }
}

// 더 빠른 방법: JdbcTemplate batchUpdate
@Autowired
JdbcTemplate jdbcTemplate;

public void bulkInsertWithJdbc(List<Product> products) {
    jdbcTemplate.batchUpdate(
        "INSERT INTO products (name, price, stock) VALUES (?, ?, ?)",
        products,
        1000,  // 배치 크기
        (ps, product) -> {
            ps.setString(1, product.getName());
            ps.setInt(2, product.getPrice());
            ps.setInt(3, product.getStock());
        }
    );
}

-- PostgreSQL: ON CONFLICT DO UPDATE
-- conflict_target: 중복을 판단할 컬럼 (UNIQUE 제약이나 PK여야 함)
INSERT INTO daily_stats (date, product_id, view_count)
VALUES ('2024-01-15', 42, 1)
ON CONFLICT (date, product_id)
DO UPDATE SET
  view_count = daily_stats.view_count + EXCLUDED.view_count,
  updated_at = NOW();

-- EXCLUDED: INSERT하려고 했던 값 (충돌로 무시된 행)
-- daily_stats.view_count: 현재 테이블에 있는 값

-- 충돌 시 아무것도 하지 않기 (중복 무시)
INSERT INTO products (id, name, price)
VALUES (1, '상품A', 10000)
ON CONFLICT (id) DO NOTHING;

-- 벌크 UPSERT: 여러 행 한 번에
INSERT INTO daily_stats (date, product_id, view_count)
VALUES
  ('2024-01-15', 42, 10),
  ('2024-01-15', 43, 5),
  ('2024-01-15', 44, 20)
ON CONFLICT (date, product_id)
DO UPDATE SET
  view_count = daily_stats.view_count + EXCLUDED.view_count;

-- MySQL: INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE
INSERT INTO daily_stats (date, product_id, view_count)
VALUES ('2024-01-15', 42, 1)
ON DUPLICATE KEY UPDATE
  view_count = view_count + VALUES(view_count),
  updated_at = NOW();

-- MySQL 8.0.20 이후: VALUES() 대신 별칭 사용 (권장)
INSERT INTO daily_stats (date, product_id, view_count) AS new_row
VALUES ('2024-01-15', 42, 1)
ON DUPLICATE KEY UPDATE
  view_count = view_count + new_row.view_count,
  updated_at = NOW();

-- 벌크 UPSERT
INSERT INTO daily_stats (date, product_id, view_count) AS new_row
VALUES
  ('2024-01-15', 42, 10),
  ('2024-01-15', 43, 5),
  ('2024-01-15', 44, 20)
ON DUPLICATE KEY UPDATE
  view_count = view_count + new_row.view_count;