更新数据的批量大小没有一个固定的标准，它取决于多个因素，包括数据库的性能、网络环境、服务器资源以及具体的业务需求。
一般来说，使用适当的批量大小可以提高更新操作的效率。如果批量大小过小，会增加数据库连接和网络通信的开销；而如果批量大小过大，可能会占用过多的内存和数据库资源，导致性能下降或超出系统的处理能力。
建议在实际应用中进行测试和优化，根据具体情况选择合适的批量大小。可以从少量数据开始，逐渐增加批量大小，观察性能的变化和系统的稳定性。同时，也可以监控数据库的负载情况，确保服务器资源充足。
另外，一些数据库框架或工具可能提供了自动的批量操作机制，可以根据数据量和系统性能自动调整批量大小，这也值得考虑。
总之，在更新数据时，需要综合考虑数据库性能、系统资源和网络环境等因素，通过测试和优化选择适当的批量大小，以提高更新操作的效率和稳定性。
一个 list 可以存放的数据量取决于计算机的内存大小。计算机内存的大小限制了一个 list 能够容纳的数据量。一般来说，如果你的计算机内存足够大，那么一个 list 可以容纳的数据量就会更多。然而，如果你的内存有限，那么 list 能够容纳的数据量也会受到限制。需要根据具体的计算机内存情况来确定一个 list 能够容纳的数据量。