新的marklogic开发人员的一个常见问题是，当“低级”接口更合适时，使用高级接口。在本例中，SpringAPI公开了基于spring实体的操作——如果您从spring实体开始就可以工作，但是您没有。你有“纯json”——也就是“文本”。在这种情况下，您不想将它们转换为实体，只是为了将它们存储在marklogic中——尽管是一个高级API，但有时也可以尝试单步执行——将字符串json转换为实体然后再转换回字符串以发送到ml所涉及的工作量是令人费解的。不仅仅是wrt性能，还有数据保真度。java到json不是1:1无损或明确的。如果您从一个实体开始，那么api是有意义的，但是您不想将真正的json转换成一个实体来写出来。
相反，请寻找其他API之一。例如，executewithclient将允许您访问下一个“较低”的api。在那里，您可以以json（文本）的形式编写json，而无需太多麻烦。使用databaseclient接口，您仍然需要选择一系列抽象——所有这些抽象仍然需要您将非常好的json文本转换为某种形式的对象，以便api可以将其转换回文本。
对于documentmanager（databaseclient的一部分），您需要一个writehandle——stringwritehandle应该适用于此。
一种更直接（更有效）的方法是通过xqueryexec执行文档插入。这个项目有一些例子：
https://github.com/daldei/mlperf
一个例子：（kotlin源代码）

val repo = client.newServerEval()
repo.addVariable("url", getURI("evalstring", id))
repo.addVariable("content", (str))
repo.xquery(
    "declare variable  \$url as xs:string external ;"+
          "declare variable ${'$'}content external ;"+
          "xdmp:document-insert( \$url , xdmp:unquote( \$content ) )"
)

repo.eval().forEach {
  println(it.string)
}

如果性能对这个应用程序很重要，我建议尝试不同的方法。性能可能会有巨大的变化（100倍或更多），在api和方法的选择上似乎有细微的差别。上面的例子来自一个小程序，它使用不同的api写出大量的小json文件。在代码量大致相同的情况下，性能可以从5个文档/秒到2000个文档/秒不等。