我们在使用中MySQL的时候难免会遇到大批量数据inset的情况,通常最简单的方法就是写一个insert,然后通过循环给变量赋值,批量插入数据库:
//save rddform for (int i = 0; i < rddformlist.Count; i++) { string cmdText = "insert into rddform (ID,CreatedTime,ModifiedTime,CreatedBy,ModifiedBy,FormType) values ('" + rddformlist[i].RddFormGuid + "','" + rddformlist[i].CreateTime + "','" + rddformlist[i].ModifyTime + "','" + rddformlist[i].CreateBy + "','" + rddformlist[i].ModifyBy + "'," + rddformlist[i].FormType + ")"; MySqlCommand mysqlcom = new MySqlCommand(cmdText, mysqlcon); mysqlcom.Transaction = trans; //绑定事务 mysqlcom.ExecuteNonQuery(); }
经过方法经过亲测,性能不太好,本地大概是一秒insert20条数据,云上大概是一秒insert3条数据。两千条数据本地大概就要一分半,云上大概十几分,显然速度太慢了。
现在我们改为多条数据合并插入,就是用一个insert语句插入所有的数据:
//save rddform for (int i = 0; i < rddformlist.Count; i++) { strRddForm.Append("('" + rddformlist[i].RddFormGuid + "','" + rddformlist[i].CreateTime + "','" + rddformlist[i].ModifyTime + "','" + rddformlist[i].CreateBy + "','" + rddformlist[i].ModifyBy + "','" + rddformlist[i].FormType + "')"); if (i<rddformlist.Count-1) { strRddForm.Append(","); } } MySqlCommand rddformcom = new MySqlCommand(strRddForm.ToString(), mysqlcon); rddformcom.Transaction = trans; //绑定事务 rddformcom.ExecuteNonQuery();
亲测之后两千条本地真的是秒插,云上大概一秒多,这速度让人根本没有拒绝的理由,果断的把代码改了。当然速度可能根据个人机器以及网络环境因素有关,下面是网上牛人做的性能对比
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。
以上就是MySQL数据库inset性能优化_MySQL的内容,更多相关内容请关注PHP中文网(www.php.cn)!

MySQLはGPLライセンスを使用します。 1)GPLライセンスにより、MySQLの無料使用、変更、分布が可能になりますが、変更された分布はGPLに準拠する必要があります。 2)商業ライセンスは、公的な変更を回避でき、機密性を必要とする商用アプリケーションに適しています。

Myisamの代わりにInnoDBを選択する場合の状況には、次のものが含まれます。1)トランザクションサポート、2)高い並行性環境、3)高いデータの一貫性。逆に、Myisamを選択する際の状況には、1)主に操作を読む、2)トランザクションサポートは必要ありません。 INNODBは、eコマースプラットフォームなどの高いデータの一貫性とトランザクション処理を必要とするアプリケーションに適していますが、Myisamはブログシステムなどの読み取り集約型およびトランザクションのないアプリケーションに適しています。

MySQLでは、外部キーの機能は、テーブル間の関係を確立し、データの一貫性と整合性を確保することです。外部キーは、参照整合性チェックとカスケード操作を通じてデータの有効性を維持します。パフォーマンスの最適化に注意し、それらを使用するときに一般的なエラーを避けてください。

MySQLには、B-Treeインデックス、ハッシュインデックス、フルテキストインデックス、空間インデックスの4つのメインインデックスタイプがあります。 1.B-Treeインデックスは、範囲クエリ、ソート、グループ化に適しており、従業員テーブルの名前列の作成に適しています。 2。HASHインデックスは、同等のクエリに適しており、メモリストレージエンジンのHASH_TABLEテーブルのID列の作成に適しています。 3。フルテキストインデックスは、記事テーブルのコンテンツ列の作成に適したテキスト検索に使用されます。 4.空間インデックスは、地理空間クエリに使用され、場所テーブルのGEOM列での作成に適しています。

tocreateanindexinmysql、usethecreateindexstatement.1)forasinglecolumn、 "createdexidx_lastnameonemployees(lastname);" 2)foracompositeindexを使用して、 "createindexidx_nameonemployees(lastname、firstname);" 3); "3)、" 3)を使用します

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。


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