MySQL中怎么優化批量SQL插入性能

本篇文章為大家展示了MySQL中怎么優化批量SQL插入性能，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

1、一條SQL語句插入多條數據

常用的插入語句如：

INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)       VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);  INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)       VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);

修改成：

INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)       VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0), ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);

修改后的插入操作能夠提高程序的插入效率。這里第二種SQL執行效率高的主要原因是合并后日志量（MySQL的binlog和innodb的事務讓日志）減少了，降低日志刷盤的數據量和頻率，從而提高效率。通過合并SQL語句，同時也能減少SQL語句解析的次數，減少網絡傳輸的IO。

這里提供一些測試對比數據，分別是進行單條數據的導入與轉化成一條SQL語句進行導入，分別測試1百、1千、1萬條數據記錄。

2、在事務中進行插入處理

把插入修改成：

START TRANSACTION;  INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)       VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);  INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)       VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);  ...  COMMIT;

使用事務可以提高數據的插入效率，這是因為進行一個INSERT操作時，MySQL內部會建立一個事務，在事務內才進行真正插入處理操作。通過使用事務可以減少創建事務的消耗，所有插入都在執行后才進行提交操作。

這里也提供了測試對比，分別是不使用事務與使用事務在記錄數為1百、1千、1萬的情況。

3、數據有序插入

數據有序的插入是指插入記錄在主鍵上是有序排列，例如datetime是記錄的主鍵：

INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)       VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);  INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)       VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);  INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)       VALUES ('2', 'userid_2', 'content_2',2);

修改成：

INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)       VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0); INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)       VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);  INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)       VALUES ('2', 'userid_2', 'content_2',2);

由于數據庫插入時，需要維護索引數據，無序的記錄會增大維護索引的成本。我們可以參照InnoDB使用的B+tree索引，如果每次插入記錄都在索引的最后面，索引的定位效率很高，并且對索引調整較小；如果插入的記錄在索引中間，需要B+tree進行分裂合并等處理，會消耗比較多計算資源，并且插入記錄的索引定位效率會下降，數據量較大時會有頻繁的磁盤操作。

下面提供隨機數據與順序數據的性能對比，分別是記錄為1百、1千、1萬、10萬、100萬。

從測試結果來看，該優化方法的性能有所提高，但是提高并不是很明顯。

4、性能綜合測試

這里提供了同時使用上面三種方法進行INSERT效率優化的測試。

從測試結果可以看到，合并數據+事務的方法在較小數據量時，性能提高是很明顯的，數據量較大時（1千萬以上），性能會急劇下降，這是由于此時數據量超過了innodb_buffer的容量，每次定位索引涉及較多的磁盤讀寫操作，性能下降較快。而使用合并數據+事務+有序數據的方式在數據量達到千萬級以上表現依舊是良好，在數據量較大時，有序數據索引定位較為方便，不需要頻繁對磁盤進行讀寫操作，所以可以維持較高的性能。

注意事項：

1.  SQL語句是有長度限制，在進行數據合并在同一SQL中務必不能超過SQL長度限制，通過max_allowed_packet配置可以修改，默認是1M，測試時修改為8M。

2.  事務需要控制大小，事務太大可能會影響執行的效率。MySQL有innodb_log_buffer_size配置項，超過這個值會把innodb的數據刷到磁盤中，這時，效率會有所下降。所以比較好的做法是，在數據達到這個這個值前進行事務提交。 

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