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MySQL批量SQL插入性能优化

凯文加内特
 凯文加内特
发布于 2014/07/31 16:10
字数 1280
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  对于一些数据量较大的系统,数据库面临的问题除了查询效率低下,还有就是数据入库时间长。特别像报表系统,可能每天花费在数据导入上的时间就会长达几个小时之久。因此,优化数据库插入性能是很有意义的。

       网络上的牛人很多,总会有一些手段可以提高insert效率,大家跟我一起分享一下吧:

       1. 一条SQL语句插入多条数据。
       我们常用的插入语句大都是一条一个insert,如:

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

现在我们将它修改成:

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

【数据对比】

       下面是网上牛人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。通过对比,可以发现修改后的插入操作能够提高程序的插入效率。


       【缘由分析】
        这里第二种SQL执行效率高的主要原因是合并后日志量(MySQL的binlog和innodb的事务让日志)减少了,降低日志刷盘的数据量和频率,从而提高效率。通过合并SQL语句,同时也能减少SQL语句解析的次数,减少网络传输的IO。

       2. 在事务中进行插入处理。
       在操作数据的时候,事务也是很常用的。现在我们把上面的插入语句修改成:

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

数据对比

        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。亦发现数据的插入效率提高了。


       【缘由分析】

        这是因为进行一个INSERT操作时,MySQL内部会建立一个事务,在事务内才进行真正插入处理操作。通过使用事务可以减少创建事务的消耗,所有插入都在执行后才进行提交操作。


       3. 数据有序插入。

       数据有序的插入是指插入记录在主键上是有序排列,例如datetime是记录的主键:

       原始插入语句如下:

INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) 
    VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) 
    VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) 
    VALUES ('2', 'userid_2', 'content_2',2);

修改成:

INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) 
    VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) 
    VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) 
    VALUES ('2', 'userid_2', 'content_2',2);

【数据对比】

        下面提供随机数据与顺序数据的性能对比,分别是记录为1百、1千、1万、10万、100万。从测试结果来看,该优化方法的性能有所提高,但是提高并不是很明显。


       【缘由分析】
        由于数据库插入时,需要维护索引数据,无序的记录会增大维护索引的成本。我们可以参照innodb使用的B+Tree 索引,如果每次插入记录都在索引的最后面,索引的定位效率很高,并且对索引调整较小;如果插入的记录在索引中间,需要B+tree进行分裂合并等处理,会消耗比较多计算资源,并且插入记录的索引定位效率会下降,数据量较大时会有频繁的磁盘操作。


       性能综合测试
       这里提供了同时使用上面三种方法进行INSERT效率优化的测试。


       从测试结果可以看到,合并数据+事务的方法在较小数据量时,性能提高是很明显的,数据量较大时(1千万以上),性能会急剧下降,这是由于此时数据量超过了innodb_buffer的容量,每次定位索引涉及较多的磁盘读写操作,性能下降较快。而使用合并数据+事务+有序数据的方式在数据量达到千万级以上表现依旧是良好,在数据量较大时,有序数据索引定位较为方便,不需要频繁对磁盘进行读写操作,所以可以维持较高的性能。

       注意事项:

    • 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_packet配置可以修改,默认是1M,测试时修改为8M。

    • 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,超过这个值会把innodb的数据刷到磁盘中,这时,效率会有所下降。所以比较好的做法是,在数据达到这个这个值前进行事务提交。


本文转载自:http://blog.csdn.net/xiaoxian8023/article/details/20155429

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