批量加载是指将大量数据以单个操作插入到数据库或存储系统的过程，而不是单独添加记录。这种方法最大限度地减少了处理每个单独的行或文档的开销。例如，开发人员可能使用批量加载工具（例如 PostgreSQL 的 COPY 命令或 MySQL 的 LOAD DATA INFILE）一次性摄取整个 CSV 文件，而不是逐个执行数千个 INSERT 语句。批量加载在以下场景中特别有用：使用历史数据初始化数据库、在系统之间迁移数据集或处理批量分析结果。
批量加载的性能提升来自减少重复性任务。当逐行插入数据时，数据库必须对每个操作执行检查（例如约束或触发器）、更新索引和记录事务。每个步骤都会增加延迟。批量加载通过整合工作负载来简化这一点。例如，数据库可能会在批量加载期间暂时禁用索引更新，然后在之后重建索引，这比增量更新它们要快得多。同样，通过将整个数据集包装在单个事务中（或使用最少的事务），而不是在每次插入后提交，可以减少事务开销。这避免了对事务日志的过多磁盘写入，并减少了锁争用，而锁争用可能会限制传统的插入操作。
具体示例突出了这些优势。在关系数据库中，由于索引维护和事务日志记录，单独插入 100,000 行可能需要几分钟，而批量加载可能在几秒钟内完成。像 Elasticsearch 或 MongoDB 这样的 NoSQL 系统也受益：批量 API 允许在单个 HTTP 请求中发送批量的文档，从而减少网络往返。ETL 管道通常利用批量加载来有效地处理大型文件——例如，数据仓库每晚导入数 TB 的日志。通过最大限度地减少上下文切换、磁盘 I/O 和网络开销，批量加载可确保数据摄取不会成为性能关键型应用程序的瓶颈。