一、平台卡顿
平台卡顿主要原因是数据库写入速度缓慢。当大量数据需要同时写入数据库时，由于数据库的性能限制、索引设置不合理、硬件资源不足（如内存、磁盘 I/O 性能）或写入操作的复杂性（如复杂的事务处理、大量的关联操作），导致写入过程耗时较长，从而影响了整个平台的响应速度，造成卡顿现象
二、优化代码，传统方式
在传统方式中，在插入数据前先检测数据是否存在，存在以下一些缺点：
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额外的查询开销：执行检测操作需要向数据库发送查询请求，这增加了数据库的负担和响应时间，特别是在高并发环境下，可能会导致性能下降。
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并发问题：在多线程或多进程并发环境中，可能会出现两个检测操作几乎同时进行，都认为数据不存在，然后都进行插入，导致数据重复。
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降低并发性能：由于检测和插入操作不是原子性的，可能会导致锁竞争和阻塞，降低了系统的并发处理能力。
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复杂的逻辑处理：需要额外编写和维护检测的逻辑代码，增加了开发和维护的复杂性。
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可能的不一致性：如果在检测到不存在和实际插入之间，有其他操作插入了相同的数据，可能会导致不一致的结果。
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对数据库性能的影响：频繁的检测操作可能会影响数据库缓存的命中率，降低数据库的整体性能。
三、改变实现思路，数据库约束
采用数据库约束来防止数据重复具有以下优势：
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数据一致性保证：数据库约束由数据库系统自身强制实施，能够确保数据的一致性和准确性，避免了应用程序逻辑中的潜在漏洞导致的数据重复。
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性能优化：数据库在处理约束时通常进行了优化，相比在应用层进行重复检测和处理，效率更高，尤其是在高并发场景下。
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简化应用逻辑：将数据重复的检查和处理交给数据库，减轻了应用程序的负担，使应用代码更简洁，专注于核心业务逻辑。
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原子性操作：数据库约束的执行通常是原子性的，能够避免并发情况下可能出现的中间状态导致的数据不一致问题。
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自动处理：无需在应用程序的每次插入操作中都编写重复检查的代码，减少了代码量和出错的可能性。
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数据库级别的完整性：有助于维护整个数据库的完整性，不仅在当前操作中，还包括与其他相关表和数据的关系。
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易于管理和维护：一旦在数据库中定义了约束，其管理和维护相对集中和简单，不需要在多个应用程序模块中分别处理。
四、插入数据单条改为批量
五、查看结果
六、阿雪技术观
阿雪的技术观强调，在进行数据优化时，关键在于实现思路的融会贯通。各方应相互理解，以促进共同进步。