不管是日常业务数据处理中,还是数据库的导入导出,都可能遇到需要处理大量数据的插入。插入的方式和数据库引擎都会对插入速度造成影响,这篇文章旨在从理论和实践上对各种方法进行分析和比较,方便以后应用中插入方法的选择。
插入分析
MySQL中插入一个记录需要的时间由下列因素组成,其中的数字表示大约比例:
- 连接:(3)
- 发送查询给服务器:(2)
- 分析查询:(2)
- 插入记录:(1x记录大小)
- 插入索引:(1x索引)
- 关闭:(1)
如果我们每插入一条都执行一个SQL语句,那么我们需要执行除了连接和关闭之外的所有步骤N次,这样是非常耗时的,优化的方式有一下几种:
- 在每个insert语句中写入多行,批量插入
- 将所有查询语句写入事务中
- 利用Load Data导入数据
每种方式执行的性能如下。
Innodb引擎
InnoDB 给 MySQL 提供了具有事务(commit)、回滚(rollback)和崩溃修复能力(crash recovery capabilities)的事务安全(transaction-safe (ACID compliant))型表。InnoDB 提供了行锁(locking on row level)以及外键约束(FOREIGN KEY constraints)。
InnoDB 的设计目标是处理大容量数据库系统,它的 CPU 利用率是其它基于磁盘的关系数据库引擎所不能比的。在技术上,InnoDB 是一套放在 MySQL 后台的完整数据库系统,InnoDB 在主内存中建立其专用的缓冲池用于高速缓冲数据和索引。
测试环境
Macbook Air 12mid apache2.2.26 php5.5.10 mysql5.6.16
总数100W条数据
插入完后数据库大小38.6MB(无索引),46.8(有索引)
- 无索引单条插入 总耗时:229s 峰值内存:246KB
- 有索引单条插入 总耗时:242s 峰值内存:246KB
- 无索引批量插入 总耗时:10s 峰值内存:8643KB
- 有索引批量插入 总耗时:16s 峰值内存:8643KB
- 无索引事务插入 总耗时:78s 峰值内存:246KB
- 有索引事务插入 总耗时:82s 峰值内存:246KB
- 无索引Load Data插入 总耗时:12s 峰值内存:246KB
- 有索引Load Data插入 总耗时:11s 峰值内存:246KB
MyIASM引擎
MyISAM 是MySQL缺省存贮引擎。设计简单,支持全文搜索。
测试环境
Macbook Air 12mid apache2.2.26 php5.5.10 mysql5.6.16
总数100W条数据
插入完后数据库大小19.1MB(无索引),38.6(有索引)
- 无索引单条插入 总耗时:82s 峰值内存:246KB
- 有索引单条插入 总耗时:86s 峰值内存:246KB
- 无索引批量插入 总耗时:3s 峰值内存:8643KB
- 有索引批量插入 总耗时:7s 峰值内存:8643KB
- 无索引Load Data插入 总耗时:6s 峰值内存:246KB
- 有索引Load Data插入 总耗时:8s 峰值内存:246KB
总结
我测试的数据量不是很大,不过可以大概了解这几种插入方式对于速度的影响,最快的必然是Load Data方式。这种方式相对比较麻烦,因为涉及到了写文件,但是可以兼顾内存和速度。
测试代码
<ol class="dp-j"> <li class="alt"><span><span><?php </span></span></span></li> <li><span>$dsn = <span class="string">'mysql:host=localhost;dbname=test'</span><span>; </span></span></li> <li class="alt"><span>$db = <span class="keyword">new</span><span> PDO($dsn,</span><span class="string">'root'</span><span>,</span><span class="string">''</span><span>,array(PDO::ATTR_PERSISTENT => </span><span class="keyword">true</span><span>)); </span></span></li> <li><span><span class="comment">//删除上次的插入数据</span><span> </span></span></li> <li class="alt"><span>$db->query(<span class="string">'delete from `test`'</span><span>); </span></span></li> <li><span><span class="comment">//开始计时</span><span> </span></span></li> <li class="alt"><span>$start_time = time(); </span></li> <li><span>$sum = <span class="number">1000000</span><span>; </span></span></li> <li class="alt"><span><span class="comment">// 测试选项</span><span> </span></span></li> <li><span>$num = <span class="number">1</span><span>; </span></span></li> <li class="alt"><span> </span></li> <li><span><span class="keyword">if</span><span> ($num == </span><span class="number">1</span><span>){ </span></span></li> <li class="alt"><span><span class="comment">// 单条插入</span><span> </span></span></li> <li><span><span class="keyword">for</span><span>($i = </span><span class="number">0</span><span>; $i </span></span></li> <li class="alt"><span>$db->query(<span class="string">"insert into `test` (`id`,`name`) values ($i,'tsetssdf')"</span><span>); </span></span></li> <li><span>} </span></li> <li class="alt"><span>} elseif ($num == <span class="number">2</span><span>) { </span></span></li> <li><span><span class="comment">// 批量插入,为了不超过max_allowed_packet,选择每10万插入一次</span><span> </span></span></li> <li class="alt"><span><span class="keyword">for</span><span> ($i = </span><span class="number">0</span><span>; $i </span></span></li> <li><span><span class="keyword">if</span><span> ($i == $sum - </span><span class="number">1</span><span>) { </span><span class="comment">//最后一次</span><span> </span></span></li> <li class="alt"><span><span class="keyword">if</span><span> ($i%</span><span class="number">100000</span><span> == </span><span class="number">0</span><span>){ </span></span></li> <li><span>$values = <span class="string">"($i, 'testtest')"</span><span>; </span></span></li> <li class="alt"><span>$db->query(<span class="string">"insert into `test` (`id`, `name`) values $values"</span><span>); </span></span></li> <li><span>} <span class="keyword">else</span><span> { </span></span></li> <li class="alt"><span>$values .= <span class="string">",($i, 'testtest')"</span><span>; </span></span></li> <li><span>$db->query(<span class="string">"insert into `test` (`id`, `name`) values $values"</span><span>); </span></span></li> <li class="alt"><span>} </span></li> <li><span><span class="keyword">break</span><span>; </span></span></li> <li class="alt"><span>} </span></li> <li><span><span class="keyword">if</span><span> ($i%</span><span class="number">100000</span><span> == </span><span class="number">0</span><span>) { </span><span class="comment">//平常只有在这个情况下才插入</span><span> </span></span></li> <li class="alt"><span><span class="keyword">if</span><span> ($i == </span><span class="number">0</span><span>){ </span></span></li> <li><span>$values = <span class="string">"($i, 'testtest')"</span><span>; </span></span></li> <li class="alt"><span>} <span class="keyword">else</span><span> { </span></span></li> <li><span>$db->query(<span class="string">"insert into `test` (`id`, `name`) values $values"</span><span>); </span></span></li> <li class="alt"><span>$values = <span class="string">"($i, 'testtest')"</span><span>; </span></span></li> <li><span>} </span></li> <li class="alt"><span>} <span class="keyword">else</span><span> { </span></span></li> <li><span>$values .= <span class="string">",($i, 'testtest')"</span><span>; </span></span></li> <li class="alt"><span>} </span></li> <li><span>} </span></li> <li class="alt"><span>} elseif ($num == <span class="number">3</span><span>) { </span></span></li> <li><span><span class="comment">// 事务插入</span><span> </span></span></li> <li class="alt"><span>$db->beginTransaction(); </span></li> <li><span><span class="keyword">for</span><span>($i = </span><span class="number">0</span><span>; $i </span></span></li> <li class="alt"><span>$db->query(<span class="string">"insert into `test` (`id`,`name`) values ($i,'tsetssdf')"</span><span>); </span></span></li> <li><span>} </span></li> <li class="alt"><span>$db->commit(); </span></li> <li><span>} elseif ($num == <span class="number">4</span><span>) { </span></span></li> <li class="alt"><span><span class="comment">// 文件load data</span><span> </span></span></li> <li><span>$filename = dirname(__FILE__).<span class="string">'/test.sql'</span><span>; </span></span></li> <li class="alt"><span>$fp = fopen($filename, <span class="string">'w'</span><span>); </span></span></li> <li><span><span class="keyword">for</span><span>($i = </span><span class="number">0</span><span>; $i </span></span></li> <li class="alt"><span>fputs($fp, <span class="string">"$i,'testtest'\r\n"</span><span>); </span></span></li> <li><span>} </span></li> <li class="alt"><span>$db->exec(<span class="string">"load data infile '$filename' into table test fields terminated by ','"</span><span>); </span></span></li> <li><span>} </span></li> <li class="alt"><span> </span></li> <li><span>$end_time = time(); </span></li> <li class="alt"><span>echo <span class="string">"总耗时"</span><span>, ($end_time - $start_time), </span><span class="string">"秒\n"</span><span>; </span></span></li> <li><span>echo <span class="string">"峰值内存"</span><span>, round(memory_get_peak_usage()/</span><span class="number">1000</span><span>), </span><span class="string">"KB\n"</span><span>; </span></span></li> <li class="alt"><span> </span></li> <li><span>?> </span></li> </ol>
以上就是MySQL大量数据插入各种方法性能分析与比较,希望能帮到你。
博文出处:http://yansu.org/2014/04/16/insert-large-number-of-data-in-mysql.html

Untuk mengoptimumkan pertanyaan perlahan MySQL, SlowQuerylog dan Performance_Schema perlu digunakan: 1. Dayakan SlowQueryLog dan tetapkan ambang untuk merakam pertanyaan perlahan; 2. Gunakan Performance_Schema untuk menganalisis butiran pelaksanaan pertanyaan, cari kesesakan prestasi dan mengoptimumkan.

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.

MySQL Asynchronous Master-Slave Replikasi membolehkan penyegerakan data melalui binlog, meningkatkan prestasi baca dan ketersediaan yang tinggi. 1) Rekod pelayan induk berubah kepada binlog; 2) Pelayan hamba membaca binlog melalui benang I/O; 3) Server SQL Thread menggunakan binlog untuk menyegerakkan data.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Pemasangan dan operasi asas MySQL termasuk: 1. Muat turun dan pasang MySQL, tetapkan kata laluan pengguna root; 2. Gunakan arahan SQL untuk membuat pangkalan data dan jadual, seperti CreateTatabase dan Createtable; 3. Melaksanakan operasi CRUD, gunakan memasukkan, pilih, kemas kini, padamkan arahan; 4. Buat indeks dan prosedur tersimpan untuk mengoptimumkan prestasi dan melaksanakan logik kompleks. Dengan langkah -langkah ini, anda boleh membina dan mengurus pangkalan data MySQL dari awal.

Innodbbufferpool meningkatkan prestasi pangkalan data MySQL dengan memuatkan data dan halaman indeks ke dalam ingatan. 1) Halaman data dimuatkan ke dalam bufferpool untuk mengurangkan cakera I/O. 2) Halaman kotor ditandakan dan disegarkan ke cakera secara teratur. 3) Pengurusan Data Pengurusan Algoritma LRU Penghapusan. 4) Mekanisme pembacaan memuatkan halaman data yang mungkin terlebih dahulu.

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.

Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan