Leistungsvergleich von MySQL-Einfügungsmethoden bei großen Datenmengen
Ganz gleich, ob es sich um die tägliche Verarbeitung von Geschäftsdaten oder um den Import und Export von Datenbanken handelt, Sie können auf Einfügungen stoßen, die die Verarbeitung großer Datenmengen erfordern. Sowohl die Einfügemethode als auch die Datenbank-Engine wirken sich auf die Einfügegeschwindigkeit aus. Ziel dieses Artikels ist es, verschiedene Methoden aus theoretischer und praktischer Sicht zu analysieren und zu vergleichen, um die Auswahl von Einfügemethoden in zukünftigen Anwendungen zu erleichtern.
Einfügungsanalyse
Die zum Einfügen eines Datensatzes in MySQL benötigte Zeit setzt sich aus folgenden Faktoren zusammen, wobei die Zahlen ungefähre Proportionen darstellen:
Verbindung : (3 )
Abfrage an Server senden: (2)
Abfrage analysieren: (2)
Datensatz einfügen: (1x Datensatzgröße)
Index einfügen: (1x Index)
Schließen: (1)
Wenn wir jedes Mal, wenn wir ein Element einfügen, eine SQL-Anweisung ausführen, müssen wir alle Schritte außer dem Verbinden und Schließen N-mal ausführen. Es gibt mehrere Optimierungsmethoden:
Schreiben Sie mehrere Zeilen in jede Einfügeanweisung, Batch-Einfügung
Schreiben Sie alle Abfrageanweisungen in die Transaktion
-
Verwenden Sie „Daten laden“, um Daten zu importieren
Die Leistung jeder Methode ist wie folgt.
Innodb-Engine
InnoDB stellt MySQL transaktionssichere (ACID-kompatible) Transaktions- (Commit-), Rollback- (Rollback-) und Crash-Recovery-Funktionen (Crash Recovery Capabilities) zur Verfügung. InnoDB bietet Zeilensperren (Sperren auf Zeilenebene) und Fremdschlüsseleinschränkungen (FOREIGN KEY-Einschränkungen).
InnoDB ist für den Umgang mit Datenbanksystemen mit großer Kapazität konzipiert und seine CPU-Auslastung wird von anderen festplattenbasierten relationalen Datenbank-Engines nicht erreicht. Technisch gesehen ist InnoDB ein vollständiges Datenbanksystem auf dem MySQL-Hintergrund. InnoDB richtet im Hauptspeicher einen eigenen Pufferpool für die Zwischenspeicherung von Daten und Indizes ein.
Testumgebung
Macbook Air 12mid apache2.2.26 php5.5.10 mysql5.6.16
Insgesamt 1 Million Datenstücke
Nach dem Einfügen die Datenbankgröße ist 38,6 MB (kein Index), 46,8 (mit Index)
Gesamtzeit für einzelnes Einfügen ohne Index: 229 s Spitzenspeicher: 246 KB
Einzelnes Einfügen mit Index Gesamtzeit: 242 s Spitzenspeicher: 246 KB
Gesamtzeit für Stapeleinfügung ohne Index: 10 s Spitzenspeicher: 8643 KB
Batch-Einfügung mit Index Gesamtzeit: 16 s Spitzenspeicher: 8643 KB
Gesamtzeit für das Einfügen von Transaktionen ohne Index: 78 s Spitzenspeicher: 246 KB
Einfügung mit indizierter Transaktion Gesamtzeit: 82 Sekunden Spitzenspeicher: 246 KB
Laden ohne Index Gesamtzeit für das Einfügen von Daten: 12 Sekunden Spitzenspeicher: 246 KB
Laden mit Index Gesamtdateneinfügungszeit: 11 s Spitzenspeicher: 246 KB
MyIASM-Engine
MyISAM ist die Standardspeicher-Engine von MySQL. Das Design ist einfach und unterstützt die Volltextsuche.
Testumgebung
Macbook Air 12mid apache2.2.26 php5.5.10 mysql5.6.16
Insgesamt 1 Million Datenstücke
Nach dem Einfügen die Datenbankgröße ist 19,1 MB (kein Index), 38,6 (mit Index)
Gesamtzeit für einzelnes Einfügen ohne Index: 82 s Spitzenspeicher: 246 KB
Einzelnes Einfügen mit Index Gesamtzeit: 86 s Spitzenspeicher: 246 KB
Gesamtzeit für Stapeleinfügung ohne Index: 3 s Spitzenspeicher: 8643 KB
Stapeleinfügung mit Index Gesamtzeit: 7 s Spitzenspeicher: 8643 KB
Laden ohne Index Gesamtzeit für das Einfügen von Daten: 6 s Spitzenspeicher: 246 KB
-
Mit Index laden Gesamte Dateneinfügungszeit: 8 s Spitzenspeicher: 246 KB
Zusammenfassung
Die von mir getestete Datenmenge ist nicht sehr groß, aber ich kann sie ungefähr schätzen Verstehen Sie die Geschwindigkeit dieser Einfügemethoden. Die schnellste Methode muss die Methode „Daten laden“ sein. Diese Methode ist relativ mühsam, da sie das Schreiben von Dateien erfordert, kann jedoch sowohl Speicher als auch Geschwindigkeit berücksichtigen.
Testcode
<?php $dsn = 'mysql:host=localhost;dbname=test'; $db = new PDO($dsn,'root','',array(PDO::ATTR_PERSISTENT => true)); //删除上次的插入数据 $db->query('delete from `test`'); //开始计时 $start_time = time(); $sum = 1000000; // 测试选项 $num = 1; if ($num == 1){ // 单条插入 for($i = 0; $i < $sum; $i++){ $db->query("insert into `test` (`id`,`name`) values ($i,'tsetssdf')"); } } elseif ($num == 2) { // 批量插入,为了不超过max_allowed_packet,选择每10万插入一次 for ($i = 0; $i < $sum; $i++) { if ($i == $sum - 1) { //最后一次 if ($i%100000 == 0){ $values = "($i, 'testtest')"; $db->query("insert into `test` (`id`, `name`) values $values"); } else { $values .= ",($i, 'testtest')"; $db->query("insert into `test` (`id`, `name`) values $values"); } break; } if ($i%100000 == 0) { //平常只有在这个情况下才插入 if ($i == 0){ $values = "($i, 'testtest')"; } else { $db->query("insert into `test` (`id`, `name`) values $values"); $values = "($i, 'testtest')"; } } else { $values .= ",($i, 'testtest')"; } } } elseif ($num == 3) { // 事务插入 $db->beginTransaction(); for($i = 0; $i < $sum; $i++){ $db->query("insert into `test` (`id`,`name`) values ($i,'tsetssdf')"); } $db->commit(); } elseif ($num == 4) { // 文件load data $filename = dirname(__FILE__).'/test.sql'; $fp = fopen($filename, 'w'); for($i = 0; $i < $sum; $i++){ fputs($fp, "$i,'testtest'\r\n"); } $db->exec("load data infile '$filename' into table test fields terminated by ','"); } $end_time = time(); echo "总耗时", ($end_time - $start_time), "秒\n"; echo "峰值内存", round(memory_get_peak_usage()/1000), "KB\n"; ?>
Das Obige ist die Leistungsanalyse und der Vergleich verschiedener Methoden zum Einfügen großer Datenmengen in MySQL. Weitere verwandte Inhalte finden Sie auf der chinesischen PHP-Website (www.php.cn)!

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Zu den wichtigsten Kennzahlen für Erklärungsbefehle gehören Typ, Schlüssel, Zeilen und Extra. 1) Der Typ spiegelt den Zugriffstyp der Abfrage wider. Je höher der Wert ist, desto höher ist die Effizienz, wie z. B. const besser als alle. 2) Der Schlüssel zeigt den verwendeten Index an, und Null zeigt keinen Index an. 3) Zeilen schätzt die Anzahl der gescannten Zeilen und beeinflussen die Abfrageleistung. 4) Extra liefert zusätzliche Informationen, z.

Die Verwendung von Temporary zeigt an, dass die Notwendigkeit, temporäre Tabellen in MySQL-Abfragen zu erstellen, die üblicherweise in der Reihenfolge mit unterschiedlichen, gruppby- oder nicht indizierten Spalten gefunden werden. Sie können das Auftreten von Indizes vermeiden und Abfragen umschreiben und die Abfrageleistung verbessern. Insbesondere bedeutet dies, dass MySQL temporäre Tabellen erstellen muss, um Abfragen zu verarbeiten. Dies tritt normalerweise auf, wenn: 1) Deduplizierung oder Gruppierung bei Verwendung von unterschiedlichem oder gruppy; 2) Sortieren Sie, wann OrderBy Nicht-Index-Spalten enthält. 3) Verwenden Sie eine komplexe Unterabfrage oder verbinden Sie Operationen. Optimierungsmethoden umfassen: 1) OrderBy und GroupB

MySQL/InnoDB unterstützt vier Transaktions -Isolationsstufen: ReadUnCommitt, Readcommidt, RepeatableAlead und Serializable. 1.Readuncommittes ermöglicht das Lesen von nicht übereinstimmenden Daten, was zu schmutzigem Lesen führen kann. 2. Readcommited vermeidet schmutziges Lesen, aber es kann nicht wiederholbare Lektüre auftreten. 3.Repeatableread ist die Standardebene, die schmutzige Lektüre und nicht wiederholbares Lesen vermeidet, aber Phantom-Lesen kann auftreten. V. Die Auswahl der geeigneten Isolationsstufe erfordert die Ausgleichsdatenkonsistenz und die Leistungsanforderungen.

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

SAP NetWeaver Server-Adapter für Eclipse
Integrieren Sie Eclipse mit dem SAP NetWeaver-Anwendungsserver.

Dreamweaver Mac
Visuelle Webentwicklungstools

Sicherer Prüfungsbrowser
Safe Exam Browser ist eine sichere Browserumgebung für die sichere Teilnahme an Online-Prüfungen. Diese Software verwandelt jeden Computer in einen sicheren Arbeitsplatz. Es kontrolliert den Zugriff auf alle Dienstprogramme und verhindert, dass Schüler nicht autorisierte Ressourcen nutzen.

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows
Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.