MySQL批量SQL插入的性能優化示例

小編給大家分享一下MySQL批量SQL插入的性能優化示例，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

對于一些數據量較大的系統，數據庫面臨的問題除了查詢效率低下，還有就是數據入庫時間長。特別像報表系統，每天花費在數據導入上的時間可能會長達幾個小時或十幾個小時之久。因此，優化數據庫插入性能是很有意義的。

一條SQL語句插入多條數據

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 ('0', 'userid_0', 'content_0', 0), ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);

• 第二種SQL執行效率高的主要原因是合并后日志量[mysql的binlog和InnoDB的事務讓日志]減少了，降低日志刷盤的數據量和頻率，從而提高效率。

• 通過合并SQL語句，同時也能減少SQL語句解析的次數，減少網絡傳輸的IO。

測試對比數據，分別是單條數據的導入與轉換成一條SQL語句進行導入。

在事務中進行插入處理

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;

• 使用事務可以提高數據的插入效率，這是因為進行一個insert操作時，MySQL內部都會建立一個事務，在事務內才進行真正插入處理操作。

• 通過使用事務減少創建事務的消耗，所有插入都在執行后才進行提交操作

測試對比數據，分筆試不適用事務和使用事務操作

數據有序插入

數據有序的插入是插入記錄在主鍵上的有序排序

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);

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);

• 由于數據庫插入時，需要維護索引數據，無需的記錄會增大維護索引的成本。

參照InnoDB使用的B+tree索引，如果每次插入記錄都在索引的最后面，索引的定位效率很高，并且對索引調整較少；如果插入的記錄在索引中間，需要B+tree進行分裂合并等處理，會消耗比較多計算資源，并且插入記錄的索引定位效率會下降，數據量較大時會有頻繁的磁盤操作。

測試對比數據，隨機數據與順序數據的性能對比

先刪除索引，插入完成后重建索引

性能綜合測試

• 合并數據+事務的方法在較少數據量時，性能提升很明顯，數據量較大時，性能急劇下降，這是由于此時數據量超過了innodb_buffer的容量，每次定位索引涉及較多的磁盤讀寫操作，性能下降較快。

• 合并數據+事務+有序的方法在數據量達到千萬級以上表現依然良好，在數據量較大時，有序數據索引定位較為方便，不需要頻繁對磁盤進行讀寫操作，可以維持較高

注意事項

• SQL語句是有長度限制，在進行數據合并在同一SQL中務必不能超過SQL長度限制，通過max_allowed_packet配置可以修改，默認1M，測試時可以修改為8M。

• 事務需要控制大小，事物太大可能影響執行的效率。MySQL有innodb_log_buffer_size配置項，超過這個值會把innodb的數據刷到磁盤中，這時，效率會有所下降。所以較好的做法是，在數據達到這個值前執行事務提交。

看完了這篇文章，相信你對MySQL批量SQL插入的性能優化示例有了一定的了解，想了解更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！