MySQL批量SQL插入性能優化

  對於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，可能天天花費在數據導入上的時間就會長達幾個小時之久。所以，優化數據庫插入性能是頗有意義的。

       網絡上的牛人不少，總會有一些手段能夠提升insert效率，你們跟我一塊兒分享一下吧：

       1. 一條SQL語句插入多條數據。
       咱們經常使用的插入語句大都是一條一個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);

如今咱們將它修改爲：

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

【數據對比】

       下面是網上牛人提供一些測試對比數據，分別是進行單條數據的導入與轉化成一條SQL語句進行導入，分別測試1百、1千、1萬條數據記錄。經過對比，能夠發現修改後的插入操做可以提升程序的插入效率。

       【原因分析】
        這裏第二種SQL執行效率高的主要緣由是合併後日志量（MySQL的binlog和innodb的事務讓日誌）減小了，下降日誌刷盤的數據量和頻率，從而提升效率。經過合併SQL語句，同時也能減小SQL語句解析的次數，減小網絡傳輸的IO。

       2. 在事務中進行插入處理。
       在操做數據的時候，事務也是很經常使用的。如今咱們把上面的插入語句修改爲：

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;

【數據對比】

        這裏也提供了測試對比，分別是不使用事務與使用事務在記錄數爲1百、1千、1萬的狀況。亦發現數據的插入效率提升了。

       【原因分析】

        這是由於進行一個INSERT操做時，MySQL內部會創建一個事務，在事務內才進行真正插入處理操做。經過使用事務能夠減小建立事務的消耗，全部插入都在執行後才進行提交操做。

       3. 數據有序插入。

       數據有序的插入是指插入記錄在主鍵上是有序排列，例如datetime是記錄的主鍵：

       原始插入語句以下：

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);

修改爲：

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);

【數據對比】

        下面提供隨機數據與順序數據的性能對比，分別是記錄爲1百、1千、1萬、10萬、100萬。從測試結果來看，該優化方法的性能有所提升，可是提升並非很明顯。

       【原因分析】
        因爲數據庫插入時，須要維護索引數據，無序的記錄會增大維護索引的成本。咱們能夠參照innodb使用的B+Tree 索引，若是每次插入記錄都在索引的最後面，索引的定位效率很高，而且對索引調整較小；若是插入的記錄在索引中間，須要B+tree進行分裂合併等處理，會消耗比較多計算資源，而且插入記錄的索引定位效率會降低，數據量較大時會有頻繁的磁盤操做。

       性能綜合測試：
       這裏提供了同時使用上面三種方法進行INSERT效率優化的測試。

       從測試結果能夠看到，合併數據+事務的方法在較小數據量時，性能提升是很明顯的，數據量較大時（1千萬以上），性能會急劇降低，這是因爲此時數據量超過了innodb_buffer的容量，每次定位索引涉及較多的磁盤讀寫操做，性能降低較快。而使用合併數據+事務+有序數據的方式在數據量達到千萬級以上表現依舊是良好，在數據量較大時，有序數據索引定位較爲方便，不須要頻繁對磁盤進行讀寫操做，因此能夠維持較高的性能。

       注意事項：

• SQL語句是有長度限制，在進行數據合併在同一SQL中務必不能超過SQL長度限制，經過max_allowed_packet配置能夠修改，默認是1M，測試時修改成8M。

• 事務須要控制大小，事務太大可能會影響執行的效率。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，效率會有所降低。因此比較好的作法是，在數據達到這個這個值前進行事務提交。