Mysql数据库实践操作之————批量插入数据（100万级别的数据）

第一种方法：使用insert into 插入

从Redis每次获取100条数据，根据条件去插入到Mysql数据库中：

条件：

如果当前队列中的值大于1000条，则会自动的条用该方法，该方法每次获取从队列的头部每次获取100掉数据插入到Mysql数据库中，同时以当前队列的长度为插入条件。

1000为原始数据，从队列头获取100条，插入到Mysql数据，同时删除已经插入的数据，再通过队列的长度判断是否继续插入，直到循环不满足条件为止。

[1]获取头100条数据：$redis->lRange($liveKey,0,99)

[2]删除头100条数据：$redis->lTrim($liveKey, 100, -1);

[1]获取当前队列长度：$redis->lLen($liveKey);

public function redisSaveMysqlAction()
    {
        $liveKey = $this->request->getQuery('liveKey');
        if(empty($liveKey)){
            $result = array("errcode" => 500, "errmsg" => "this parameter is empty!");
            return $this->toJson($result);
        }
        $redis = new \Redis();
        $redis->connect('1.1.2.16', '6379');
        $redisInfo = $redis->lRange($liveKey,0,99);
        $dataLength = $redis->lLen($liveKey);
        while($dataLength > 200) {
            try {
                $this->db->begin();
                foreach ($redisInfo as $action) {
                    $sql = "INSERT INTO livecomment (liveId,username,createTime,userId,content) VALUES (?, ? ,?,? ,?)";
                    $this->db->execute($sql, array(
                        json_decode($action,true)['roomId'],
                        json_decode($action,true)['userName'],
                        json_decode($action,true)['createTime'],
                        json_decode($action,true)['userId'],
                        json_decode($action,true)['content'],
                    ));
                }
                $redis->set('message_insert_success', '1');
                $redis->lTrim($liveKey, 100, -1);
                $redisInfo = $redis->lRange($liveKey,0,99); // 这句也要重新的获取，不然就会插入重复的数据，也就是获取删除后的数据
                $dataLength = $redis->lLen($liveKey); //注意这句一定要加上的，做为下一次的判断标准，当插入完后和删除后，重新获取列表的长度，作为条件依据
                $redis->set('dataLength_backenk', $dataLength);
                $this->db->commit();
            } catch (\Exception $e) {
                $redis->set('message_insert_fail', '0');
                $this->db->rollback();
            }
        }
        $redis->set('log'.$liveKey,$redis->incr('request_counts'));
        $result = array("errcode" => 200, "errmsg" => "Data Insert into Success!",'data'=>'dataLength:'.$dataLength.'liveKey:'.$liveKey);
        return $this->toJson($result);

第二种方法：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;

拼接后的字符串：

'insert into twenty_million (value) values('50'),('50'),('50'),('50'),('50'),('50'),('50'),('50'),('50'),('50')'

实际案例：

 /**
     * 获取Redis数据批量的保存到Redis中去解析Redis数据的json格式
     */
    public function RedisSaveToMysqlJsonAction()
    {
        $redis = RedisInstance::getInstance();
        $redis->select(1);
        $redisInfo = $redis->lRange('message01',0,9999);
        $dataLength = $redis->lLen('message01');
        $redis->set('dataLength_front',$dataLength);
        $t1=microtime(true);
        while($dataLength > 20000) {
            try {
                $this->db->begin();
                $sql = "INSERT INTO stream_name (name,createTime,userId,content) VALUES";
                foreach ($redisInfo as $action) {
                    $sql .= "('" . json_decode($action, true)['userName'] . "',
                    '" . json_decode($action, true)['createTime'] . "',
                    '" . json_decode($action, true)['userId'] . "',
                    '" . json_decode($action, true)['content'] . "'),";
                }
                $sql = rtrim($sql, ',');
                $this->db->execute($sql);
                $redis->lTrim('message01', 10000, -1);
                $redisInfo = $redis->lRange('message01',0,9999);
                $dataLength = $redis->lLen('message01');
                $this->db->commit();
            } catch (\Exception $e) {
                $redis->set('message_catch', json_encode($e));
                $this->db->rollback();
            }
        }
        echo 'ENDTIME:'.(microtime(true)-$t1)."<BR/>";
        echo 'success';
        die;
    }

输出结果为：

ENDTIME:3.0146479606628(s)
success