工作中遇到批量更新的场景其实是比较常见的。
但是该如何正确的进行批量UPDATE，很多时候往往有点头大。
这里列2种可用的方式，供选择(请选择方式一，手动狗头。)。

如果使用了MyBatis增强组件MyBatisPlus，可以参考官网给出的解决方式(updateBatchById)，或者自己查一下。

批量UPDATE方式一：SQL内foreach

举个????

这样写，肯定比 在业务方法中for循环单条update的效率是要高的。
但是如果遇到大批量的更新动作，可能也会产生效率低下的问题。
原因是SQL内的foreach本质上还是循环插入每一条数据，会产生 list.size() 个单条插入的独立SQL语句，每一条 UPDATE 语句都会被单独发送到数据库服务器执行。
这意味着如果列表中有100个元素，就会产生100次数据库往返通信。
这种方式不仅效率低下，而且对于大型批处理操作来说，可能会导致性能瓶颈和资源浪费。

优化:通过JDBC批处理通过 MyBatis 的 SqlSession 提供的批处理功能来手动执行批量更新。

这里mapper.updateUser就是单条的UPDATE语句。

通过这种方式，MyBatis 会在内存中积累所有的更新命令，然后在调用session.commit() 时一次性提交给数据库，这比逐条执行要高效得多。

注意：是否存在效率差异，未实践过！！！可能存在误人子弟的嫌疑。

批量UPDATE方式二：INSERT + ON DUPLICATE KEY UPDATE

不建议使用。要求较多，而且容易出现死锁。

注意事项

• 唯一键约束：确保 sys_user 表中的 id 字段有唯一键约束（通常是主键）。如果 id 不是唯一的，ON DUPLICATE KEY UPDATE 将不会触发更新操作。
• 性能：这种方式在大数据量的情况下比多次单独的 INSERT 和 UPDATE 操作要高效得多。
• 事务管理：确保这个操作在一个事务中执行，以保证数据的一致性。如果中间发生错误，可以回滚整个操作。
• 字段顺序：确保 VALUES 函数中的字段顺序与 ON DUPLICATE KEY UPDATE 子句中的字段顺序一致。

总结：

建议使用方式一，或者其优化方式(JDBC批处理)。