假定我们的表结构如下 代码如下 CREATE TABLE example ( example_id INT NOT NULL, name VARCHAR( 50 ) NOT NULL, value VARCHAR( 50 ) NOT NULL, other_value VARCHAR( 50 ) NOT NULL ) 通常情况下单条插入的sql语句我们会这么写: 代码如下 INSERT INTO ex
假定我们的表结构如下
代码如下
CREATE TABLE example (
example_id INT NOT NULL,
name VARCHAR( 50 ) NOT NULL,
value VARCHAR( 50 ) NOT NULL,
other_value VARCHAR( 50 ) NOT NULL
)
通常情况下单条插入的sql语句我们会这么写:
代码如下
INSERT INTO example
(example_id, name, value, other_value)
VALUES
(100, 'Name 1', 'Value 1', 'Other 1');
mysql允许我们在一条sql语句中批量插入数据,如下sql语句:
代码如下
INSERT INTO example
(example_id, name, value, other_value)
VALUES
(100, 'Name 1', 'Value 1', 'Other 1'),
(101, 'Name 2', 'Value 2', 'Other 2'),
(102, 'Name 3', 'Value 3', 'Other 3'),
(103, 'Name 4', 'Value 4', 'Other 4');
如果我们插入列的顺序和表中列的顺序一致的话,还可以省去列名的定义,如下sql
代码如下
INSERT INTO example
VALUES
(100, 'Name 1', 'Value 1', 'Other 1'),
(101, 'Name 2', 'Value 2', 'Other 2'),
(102, 'Name 3', 'Value 3', 'Other 3'),
(103, 'Name 4', 'Value 4', 'Other 4');
上面看上去没什么问题,下面我来使用sql语句优化的小技巧,下面会分别进行测试,目标是插入一个空的数据表200W条数据
第一种方法:使用insert into 插入,代码如下:
代码如下
$params = array('value'=>'50');
set_time_limit(0);
echo date("H:i:s");
for($i=0;$i
$connect_mysql->insert($params);
};
echo date("H:i:s");
最后显示为:23:25:05 01:32:05 也就是花了2个小时多!
第二种方法:使用事务提交,批量插入数据库(每隔10W条提交下)最后显示消耗的时间为:22:56:13 23:04:00 ,一共8分13秒 ,代码如下:
代码如下
echo date("H:i:s");
$connect_mysql->query('BEGIN');
$params = array('value'=>'50');
for($i=0;$i
$connect_mysql->insert($params);
if($i%100000==0){
$connect_mysql->query('COMMIT');
$connect_mysql->query('BEGIN');
}
}
$connect_mysql->query('COMMIT');
echo date("H:i:s");
第三种方法:使用优化SQL语句:将SQL语句进行拼接,使用 insert into table () values (),(),(),()然后再一次性插入,如果字符串太长,
则需要配置下MYSQL,在mysql 命令行中运行 :set global max_allowed_packet = 2*1024*1024*10;消耗时间为:11:24:06 11:25:06;
插入200W条测试数据仅仅用了1分钟!代码如下:
代码如下
$sql= "insert into twenty_million (value) values";
for($i=0;$i
$sql.="('50'),";
};
$sql = substr($sql,0,strlen($sql)-1);
$connect_mysql->query($sql);
最后总结下,,在插入大批量数据时,第一种方法无疑是最差劲的,而第二种方法在实际应用中就比较广泛,第三种方法在插入测试数据或者其他低要求时比较合适,速度确实快。

存儲過程是MySQL中的預編譯SQL語句集合,用於提高性能和簡化複雜操作。 1.提高性能:首次編譯後,後續調用無需重新編譯。 2.提高安全性:通過權限控制限制數據表訪問。 3.簡化複雜操作:將多條SQL語句組合,簡化應用層邏輯。

MySQL查詢緩存的工作原理是通過存儲SELECT查詢的結果,當相同查詢再次執行時,直接返回緩存結果。 1)查詢緩存提高數據庫讀取性能,通過哈希值查找緩存結果。 2)配置簡單,在MySQL配置文件中設置query_cache_type和query_cache_size。 3)使用SQL_NO_CACHE關鍵字可以禁用特定查詢的緩存。 4)在高頻更新環境中,查詢緩存可能導致性能瓶頸,需通過監控和調整參數優化使用。

MySQL被廣泛應用於各種項目中的原因包括:1.高性能與可擴展性,支持多種存儲引擎;2.易於使用和維護,配置簡單且工具豐富;3.豐富的生態系統,吸引大量社區和第三方工具支持;4.跨平台支持,適用於多種操作系統。

MySQL數據庫升級的步驟包括:1.備份數據庫,2.停止當前MySQL服務,3.安裝新版本MySQL,4.啟動新版本MySQL服務,5.恢復數據庫。升級過程需注意兼容性問題,並可使用高級工具如PerconaToolkit進行測試和優化。

MySQL備份策略包括邏輯備份、物理備份、增量備份、基於復制的備份和雲備份。 1.邏輯備份使用mysqldump導出數據庫結構和數據,適合小型數據庫和版本遷移。 2.物理備份通過複製數據文件,速度快且全面,但需數據庫一致性。 3.增量備份利用二進制日誌記錄變化,適用於大型數據庫。 4.基於復制的備份通過從服務器備份,減少對生產系統的影響。 5.雲備份如AmazonRDS提供自動化解決方案,但成本和控制需考慮。選擇策略時應考慮數據庫大小、停機容忍度、恢復時間和恢復點目標。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中優化數據庫模式設計可通過以下步驟提升性能:1.索引優化:在常用查詢列上創建索引,平衡查詢和插入更新的開銷。 2.表結構優化:通過規範化或反規範化減少數據冗餘,提高訪問效率。 3.數據類型選擇:使用合適的數據類型,如INT替代VARCHAR,減少存儲空間。 4.分區和分錶:對於大數據量,使用分區和分錶分散數據,提升查詢和維護效率。

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)


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