能够写入数据的程序或系统取决于多种因素，包括应用场景、数据库类型、编程语言、性能需求以及团队技能等。以下是一些常见程序及其适用场景：
SQL语句
适用场景：关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL、Oracle等）。
特点：使用SQL语句是最常见和标准的方法，通过编写INSERT语句将数据插入到数据库表中。
NoSQL数据库驱动程序
适用场景：NoSQL数据库（如MongoDB、Redis、Cassandra等）。
特点：通常使用相应的驱动程序来写入数据，不同的NoSQL数据库有不同的优化策略和存储模型，适用于不同的写入需求。
批量插入
适用场景：所有数据库系统。
特点：通过将多条数据一次性插入到数据库中，减少了与数据库的通信次数，从而提高了写入效率。
MongoDB
适用场景：大规模写入操作，尤其是非结构化数据。
特点：使用文档存储模型，可以轻松处理大量数据，具有较好的横向扩展能力。
Apache Cassandra
适用场景：写入密集型应用程序。
特点：高度可扩展的分布式数据库，适用于需要高吞吐量和低延迟的写入操作。
Redis
适用场景：写入频繁但数据量较小的场景。
特点：内存数据库，具有低延迟和高并发特点，适合快速写入操作。
建议
选择最适合的程序来写入数据库时，需要综合考虑以下因素：
数据量：大量数据写入时，NoSQL数据库如MongoDB和Cassandra可能表现更好。
数据结构：结构化数据适合关系型数据库，非结构化数据适合NoSQL数据库。
性能需求：高并发写入和高吞吐量场景下，Redis和Cassandra可能更合适。
团队技能：选择团队熟悉的编程语言和数据库系统，可以提高开发效率和系统稳定性。
通过合理选择程序和方法，可以显著提高数据写入的速度和效率。