Jdbc 表插入性能瓶颈亚马逊红移

当在Redhsift表中使用batch insert（）插入记录时，spring框架会退回到逐个插入，这会花费更多的时间

（main）org.springframework.jdbc.support.JdbcUtils:jdbc驱动程序不支持批量更新

是否仍然可以在红移表中启用批处理更新

如果没有，是否仍有改进红移中的表插入性能的方法

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我尝试过向jdbcurl添加

？rewriteBatchedStatements=true

，但仍然是一样的。

建议使用copy命令进行批插入。因此，comon过程是使用unload命令将数据从redshift卸载到S3（如果要插入的数据来自查询结果），然后运行引用S3中数据位置的copy命令。这比插入更有效

UNLOAD ('my SQL statement')
TO 's3::my-s3-target-location'
FORMAT PARQUET;

COPY my_target_table (col1, col2, ...)
FROM 's3::my-s3-target-location'
FORMAT PARQUET;

以下是文件：

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您使用的是官方红移JDBC吗？是的，我使用的是官方JDBC。