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MySQL大数据量下优化插入

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:
1.在每个insert语句中写入多行,批量插入
2.将所有查询语句写入事务中
3.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。

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