mysql是一个比较流行的开源关系数据库,在这里我转载了一篇介绍如何提升mysql插入数据性能的文章,希望对大家有所帮助。
对于一些数据量较大的系统,面临的问题除了是查询效率低下,还有一个很重要的问题就是插入时间长。我们就有一个业务系统,每天的数据导入需要4-5个钟。这种费时的操作其实是很有风险的,假设程序出了问题,想重跑操作那是一件痛苦的事情。因此,提高大数据量系统的MySQL insert效率是很有必要的。
    经过对MySQL的测试,发现一些可以提高insert效率的方法,供大家参考参考。
1. 一条SQL语句插入多条数据。常用的插入语句如:


1. INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);  
2. INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);


复制代码

修改成


1. INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0), ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);


复制代码


修改后的插入操作能够提高程序的插入效率。这里第二种SQL执行效率高的主要原因有两个,一是减少SQL语句解析的操作, 只需要解析一次就能进行数据的插入操作,二是SQL语句较短,可以减少网络传输的IO。


这里提供一些测试对比数据,分别是进行单条数据的导入与转化成一条SQL语句进行导入,分别测试1百、1千、1万条数据记录。


记录数

单条数据插入

多条数据插入

1百

0.149s

0.011s

1千

1.231s

0.047s

1万

11.678s

0.218s

2. 在事务中进行插入处理。把插入修改成:




1. START TRANSACTION;
2. INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);
3. INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);
4. ...
5. COMMIT;


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使用事务可以提高数据的插入效率,这是因为进行一个INSERT操作时,MySQL内部会建立一个事务,在事务内进行真正插入处理。通过使用事务可以减少数据库执行插入语句时多次“创建事务,提交事务”的消耗,所有插入都在执行后才进行提交操作。


这里也提供了测试对比,分别是不使用事务与使用事务在记录数为1百、1千、1万的情况。


记录数

不使用事务

使用事务

1百

0.149s

0.033s

1千

1.231s

0.115s

1万

11.678s

1.050s


性能测试:


这里提供了同时使用上面两种方法进行INSERT效率优化的测试。即多条数据合并为同一个SQL,并且在事务中进行插入。


记录数

单条数据插入

合并数据+事务插入

1万

0m15.977s

0m0.309s

10万

1m52.204s

0m2.271s

100万

18m31.317s

0m23.332s


从测试结果可以看到,insert的效率大概有50倍的提高,这个一个很客观的数字。


注意事项:


1. SQL语句是有长度限制,在进行数据合并在同一SQL中务必不能超过SQL长度限制,通过max_allowed_packe配置可以修改,默认是1M。


2. 事务需要控制大小,事务太大可能会影响执行的效率。MySQL有innodb_log_buffer_size配置项,超过这个值会日志会使用磁盘数据,这时,效率会有所下降。所以比较好的做法是,在事务大小达到配置项数据级前进行事务提交。