在网上也看到过另外的几种方法,比如说预处理SQL,比如说批量提交。那么这些方法的性能到底如何?本文就会对这些方法做一个比较
一、我们遇到了什么问题
在标准SQL里面,我们通常会写下如下的SQL insert语句。
INSERT INTO TBL_TEST (id) VALUES(1);
很显然,在MYSQL中,这样的方式也是可行的。但是当我们需要批量插入数据的时候,这样的语句却会出现性能问题。例如说,如果有需要插入100000条数据,那么就需要有100000条insert语句,每一句都需要提交到关系引擎那里去解析,优化,然后才能够到达存储引擎做真的插入工作。
正是由于性能的瓶颈问题,MYSQL官方文档也就提到了使用批量化插入的方式,也就是在一句INSERT语句里面插入多个值。即,
INSERT INTO TBL_TEST (id) VALUES (1), (2), (3)
这样的做法确实也可以起到加速批量插入的功效,原因也不难理解,由于提交到服务器的INSERT语句少了,网络负载少了,最主要的是解析和优化的时间看似增多,但是实际上作用的数据行却实打实地多了。所以整体性能得以提高。根据网上的一些说法,这种方法可以提高几十倍。
然而,我在网上也看到过另外的几种方法,比如说预处理SQL,比如说批量提交。那么这些方法的性能到底如何?本文就会对这些方法做一个比较。
二、比较环境和方法
我的环境比较苦逼,基本上就是一个落后的虚拟机。只有2核,内存为6G。操作系统是SUSI Linux,MYSQL版本是5.6.15。
可以想见,这个机子的性能导致了我的TPS一定非常低,所以下面的所有数据都是没有意义的,但是趋势却不同,它可以看出整个插入的性能走向。
由于业务特点,我们所使用的表非常大,共有195个字段,且写满(每个字段全部填满,包括varchar)大致会有略小于4KB的大小,而通常来说,一条记录的大小也有3KB。
由于根据我们的实际经验,我们很肯定的是,通过在一个事务中提交大量INSERT语句可以大幅度提高性能。所以下面的所有测试都是建立在每插入5000条记录提交一次的做法之上。
最后需要说明的是,下面所有的测试都是通过使用MYSQL C API进行的,并且使用的是INNODB存储引擎。
三、比较方法
理想型测试(一)——方法比较
目的:找出理想情况下最合适的插入机制
关键方法:
1. 每个进/线程按主键顺序插入
2. 比较不同的插入方法
3. 比较不同进/线程数量对插入的影响
*“普通方法”指的是一句INSERT只插入一个VALUE的情况。
*“预处理SQL”指的是使用预处理MYSQL C API的情况。
* “多表值SQL(10条)”是使用一句INSERT语句插入10条记录的情况。为什么是10条?后面的验证告诉了我们这样做性能最高。
结论,很显然,从三种方法的趋势上来看,多表值SQL(10条)的方式最为高效。
理想型测试(二)——多表值SQL条数比较
很显然,在数据量提高的情况下,每条INSERT语句插入10条记录的做法最为高效。
理想型测试(三)——连接数比较
结论:在2倍与CPU核数的连接和操作的时候,性能最高
一般性测试—— 根据我们的业务量进行测试
目的:最佳插入机制适合普通交易情况?
关键方法:
1. 模拟生产数据(每条记录约3KB)
2. 每个线程主键乱序插入
很显然,如果是根据主键乱序插入的话,性能会有直线下降的情况。这一点其实和INNODB的内部实现原理所展现出来的现象一致。但是仍然可以肯定的是,多表值SQL(10条)的情况是最佳的。
压力测试
目的:最佳插入机制适合极端交易情况?
关键方法:
1. 将数据行的每一个字段填满(每条记录约为4KB)
2. 每个线程主键乱序插入
结果和我们之前的规律类似,性能出现了极端下降。并且这里验证了随着记录的增大(可能已经超过了一个page的大小,毕竟还有slot和page head信息占据空间),会有page split等现象,性能会下降。
四、结论
根据上面的测试,以及我们对INNODB的了解,我们可以得到如下的结论。
•采用顺序主键策略(例如自增主键,或者修改业务逻辑,让插入的记录尽可能顺序主键)
•采用多值表(10条)插入方式最为合适
•将进程/线程数控制在2倍CPU数目相对合适
五、附录
我发现网上很少有完整的针对MYSQL 预处理SQL语句的例子。这里给出一个简单的例子。
--建表语句 CREATE TABLE tbl_test ( pri_key varchar(30), nor_char char(30), max_num DECIMAL(8,0), long_num DECIMAL(12, 0), rec_upd_ts TIMESTAMP );
c代码
#include <string.h> #include <iostream> #include <mysql.h> #include <sys/time.h> #include <sstream> #include <vector> using namespace std; #define STRING_LEN 30 char pri_key [STRING_LEN]= "123456"; char nor_char [STRING_LEN]= "abcabc"; char rec_upd_ts [STRING_LEN]= "NOW()"; bool SubTimeval(timeval &result, timeval &begin, timeval &end) { if ( begin.tv_sec>end.tv_sec ) return false; if ( (begin.tv_sec == end.tv_sec) && (begin.tv_usec > end.tv_usec) ) return false; result.tv_sec = ( end.tv_sec - begin.tv_sec ); result.tv_usec = ( end.tv_usec - begin.tv_usec ); if (result.tv_usec<0) { result.tv_sec--; result.tv_usec+=1000000;} return true; } int main(int argc, char ** argv) { INT32 ret = 0; char errmsg[200] = {0}; int sqlCode = 0; timeval tBegin, tEnd, tDiff; const char* precompile_statment2 = "INSERT INTO `tbl_test`( pri_key, nor_char, max_num, long_num, rec_upd_ts) VALUES(?, ?, ?, ?, ?)"; MYSQL conn; mysql_init(&conn); if (mysql_real_connect(&conn, "127.0.0.1", "dba", "abcdefg", "TESTDB", 3306, NULL, 0) == NULL) { fprintf(stderr, " mysql_real_connect, 2 failed\n"); exit(0); } MYSQL_STMT *stmt = mysql_stmt_init(&conn); if (!stmt) { fprintf(stderr, " mysql_stmt_init, 2 failed\n"); fprintf(stderr, " %s\n", mysql_stmt_error(stmt)); exit(0); } if (mysql_stmt_prepare(stmt, precompile_statment2, strlen(precompile_statment2))) { fprintf(stderr, " mysql_stmt_prepare, 2 failed\n"); fprintf(stderr, " %s\n", mysql_stmt_error(stmt)); exit(0); } int i = 0; int max_num = 3; const int FIELD_NUM = 5; while (i < max_num) { //MYSQL_BIND bind[196] = {0}; MYSQL_BIND bind[FIELD_NUM]; memset(bind, 0, FIELD_NUM * sizeof(MYSQL_BIND)); unsigned long str_length = strlen(pri_key); bind[0].buffer_type = MYSQL_TYPE_STRING; bind[0].buffer = (char *)pri_key; bind[0].buffer_length = STRING_LEN; bind[0].is_null = 0; bind[0].length = &str_length; unsigned long str_length_nor = strlen(nor_char); bind[1].buffer_type = MYSQL_TYPE_STRING; bind[1].buffer = (char *)nor_char; bind[1].buffer_length = STRING_LEN; bind[1].is_null = 0; bind[1].length = &str_length_nor; bind[2].buffer_type = MYSQL_TYPE_LONG; bind[2].buffer = (char*)&max_num; bind[2].is_null = 0; bind[2].length = 0; bind[3].buffer_type = MYSQL_TYPE_LONG; bind[3].buffer = (char*)&max_num; bind[3].is_null = 0; bind[3].length = 0; MYSQL_TIME ts; ts.year= 2002; ts.month= 02; ts.day= 03; ts.hour= 10; ts.minute= 45; ts.second= 20; unsigned long str_length_time = strlen(rec_upd_ts); bind[4].buffer_type = MYSQL_TYPE_TIMESTAMP; bind[4].buffer = (char *)&ts; bind[4].is_null = 0; bind[4].length = 0; if (mysql_stmt_bind_param(stmt, bind)) { fprintf(stderr, " mysql_stmt_bind_param, 2 failed\n"); fprintf(stderr, " %s\n", mysql_stmt_error(stmt)); exit(0); } cout << "before execute\n"; if (mysql_stmt_execute(stmt)) { fprintf(stderr, " mysql_stmt_execute, 2 failed\n"); fprintf(stderr, " %s\n", mysql_stmt_error(stmt)); exit(0); } cout << "after execute\n"; i++; } mysql_commit(&conn); mysql_stmt_close(stmt); return 0; }
以上是MYSQL批量插入数据如何优化的方法介绍的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

ACID属性包括原子性、一致性、隔离性和持久性,是数据库设计的基石。1.原子性确保事务要么完全成功,要么完全失败。2.一致性保证数据库在事务前后保持一致状态。3.隔离性确保事务之间互不干扰。4.持久性确保事务提交后数据永久保存。

MySQL既是数据库管理系统(DBMS),也与编程语言紧密相关。1)作为DBMS,MySQL用于存储、组织和检索数据,优化索引可提高查询性能。2)通过SQL与编程语言结合,嵌入在如Python中,使用ORM工具如SQLAlchemy可简化操作。3)性能优化包括索引、查询、缓存、分库分表和事务管理。

MySQL使用SQL命令管理数据。1.基本命令包括SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE。2.高级用法涉及JOIN、子查询和聚合函数。3.常见错误有语法、逻辑和性能问题。4.优化技巧包括使用索引、避免SELECT*和使用LIMIT。

MySQL是一种高效的关系型数据库管理系统,适用于存储和管理数据。其优势包括高性能查询、灵活的事务处理和丰富的数据类型。实际应用中,MySQL常用于电商平台、社交网络和内容管理系统,但需注意性能优化、数据安全和扩展性。

SQL和MySQL的关系是标准语言与具体实现的关系。1.SQL是用于管理和操作关系数据库的标准语言,允许进行数据的增、删、改、查。2.MySQL是一个具体的数据库管理系统,使用SQL作为其操作语言,并提供高效的数据存储和管理。

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

EXPLAIN命令的关键指标包括type、key、rows和Extra。1)type反映查询的访问类型,值越高效率越高,如const优于ALL。2)key显示使用的索引,NULL表示无索引。3)rows预估扫描行数,影响查询性能。4)Extra提供额外信息,如Usingfilesort提示需要优化。

Usingtemporary在MySQL查询中表示需要创建临时表,常见于使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通过优化索引和重写查询避免其出现,提升查询性能。具体来说,Usingtemporary出现在EXPLAIN输出中时,意味着MySQL需要创建临时表来处理查询。这通常发生在以下情况:1)使用DISTINCT或GROUPBY时进行去重或分组;2)ORDERBY包含非索引列时进行排序;3)使用复杂的子查询或联接操作。优化方法包括:1)为ORDERBY和GROUPB


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