我经常看到客户测试SQL Server 的插入(INSERT)或者批量导入大量数据的性能表现。其中有测试大量INSERT的TSQL脚本如下: use myDB go create table t1 ( id int primary key not null identity ( 1 , 1 ), name varchar ( 200 ), memo char ( 500 )); go trun
我经常看到客户测试SQL Server 的插入(INSERT)或者批量导入大量数据的性能表现。其中有测试大量INSERT的TSQL脚本如下:
use myDB
go
createtable t1(id intprimarykeynotnullidentity (1,1),name varchar(200),memo char(500));
go
truncatetable t1
go
declare @i int
set @i=0
declare @beginTime datetime,@endTime datetime
set @beginTime=GETDATE()
while(@i200000)
begin
insertinto t1(name,memo)values('test'+str(RAND()*100000000),'memo'+str(RAND()*100000000))
set @i=@i+1
end
set @endTime=GETDATE()
select @endTime-@beginTime
上面这个脚本测试插入200000行数据需要的时间。这个脚本有问题么?
语法没有问题,但是写法却不够优化。如果你使用performance monitor
来观察,就会发现在数据插入期间log flushes/sec的次数非常高。在我的机器上达到5000。Log flushes发生一次,意味着SQL server 需要写入事务日志(transaction log)一次。每秒5000次的日志写动作导致磁盘大量的写操作。正是这个磁盘写操作影响了上面的batch的性能。我上面脚本在我的机器上使用了大概40秒左右的时间。
如何改进这个脚本的性能呢?如何减少log flushes/sec从而减少磁盘的写操作? 答案是使用Batch Size如下面脚本所示。
truncatetable t1
go
declare @i int
set @i=0
declare @beginTime datetime,@endTime datetime
set @beginTime=GETDATE()
declare @batchSize int
set @batchSize=1000
while(@i00000)
begin
if (@i%@batchSize=0)
begin
if (@@TRANCOUNT>0)COMMITTRAN
BEGINTRAN
end
insertinto t1(name,memo)values('test'+str(RAND()*100000000),'memo'+str(RAND()*100000000))
set @i=@i+1
end
if (@@TRANCOUNT>0)COMMITTRAN
set @endTime=GETDATE()
select @endTime-@beginTime
黄色高亮是我改进的地方。我在同样的机器上跑了一下,奇迹发生了,它只使用了7秒多一点。快了5倍多!如果在看下performance

MySQL使用的是GPL許可證。 1)GPL許可證允許自由使用、修改和分發MySQL,但修改後的分發需遵循GPL。 2)商業許可證可避免公開修改,適合需要保密的商業應用。

選擇InnoDB而不是MyISAM的情況包括:1)需要事務支持,2)高並發環境,3)需要高數據一致性;反之,選擇MyISAM的情況包括:1)主要是讀操作,2)不需要事務支持。 InnoDB適合需要高數據一致性和事務處理的應用,如電商平台,而MyISAM適合讀密集型且無需事務的應用,如博客系統。

在MySQL中,外鍵的作用是建立表與表之間的關係,確保數據的一致性和完整性。外鍵通過引用完整性檢查和級聯操作維護數據的有效性,使用時需注意性能優化和避免常見錯誤。

MySQL中有四種主要的索引類型:B-Tree索引、哈希索引、全文索引和空間索引。 1.B-Tree索引適用於範圍查詢、排序和分組,適合在employees表的name列上創建。 2.哈希索引適用於等值查詢,適合在MEMORY存儲引擎的hash_table表的id列上創建。 3.全文索引用於文本搜索,適合在articles表的content列上創建。 4.空間索引用於地理空間查詢,適合在locations表的geom列上創建。

toCreateAnIndexinMysql,usethecReateIndexStatement.1)forasingLecolumn,使用“ createIndexIdx_lastNameEnemployees(lastName); 2)foracompositeIndex,使用“ createIndexIndexIndexIndexIndexDx_nameOmplayees(lastName,firstName,firstName);” 3)forauniqe instex,creationexexexexex,

MySQL和SQLite的主要區別在於設計理念和使用場景:1.MySQL適用於大型應用和企業級解決方案,支持高性能和高並發;2.SQLite適合移動應用和桌面軟件,輕量級且易於嵌入。

MySQL中的索引是數據庫表中一列或多列的有序結構,用於加速數據檢索。 1)索引通過減少掃描數據量提升查詢速度。 2)B-Tree索引利用平衡樹結構,適合範圍查詢和排序。 3)創建索引使用CREATEINDEX語句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。 4)複合索引可優化多列查詢,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。 5)使用EXPLAIN分析查詢計劃,避

在MySQL中使用事務可以確保數據一致性。 1)通過STARTTRANSACTION開始事務,執行SQL操作後用COMMIT提交或ROLLBACK回滾。 2)使用SAVEPOINT可以設置保存點,允許部分回滾。 3)性能優化建議包括縮短事務時間、避免大規模查詢和合理使用隔離級別。


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