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导读

我们在向数据库里批量插入数据的时候,会遇到要将原有主键或者unique索引所在记录更新的情况,而如果没有主键或者unique索引冲突的时候,直接执行插入操作。

这种情况下,有三种方式执行:

直接

直接每条select, 判断, 然后insert,毫无疑问,这是最笨的方法了,不断的查询判断,有主键或索引冲突,执行update,否则执行insert. 数据量稍微大一点这种方式就不行了。

稍微高级一些的方式。

replace

这是mysql自身的一个语法,使用replace的时候。其语法为:

replace into tablename (f1, f2, f3) values(vf1, vf2, vf3),(vvf1, vvf2, vvf3)

这中语法会自动查询主键或索引冲突,如有冲突,他会先删除原有的数据记录,然后执行插入新的数据。

insert on duplicate key.

这也是一种方式,mysql的insert操作中也给了一种方式,语法如下:

INSERT INTO table (a,b,c) VALUES (1,2,3)
ON DUPLICATE KEY UPDATE c=c+1;

在insert时判断是否已有主键或索引重复,如果有,一句update后面的表达式执行更新,否则,执行插入。

第一种方式不说了,replace和insert on duplicate key这两种方式,哪中效率更高一些呢,毕竟,我们的执行sql,追求的就是高效。

分析

在最终实践结果中,得到接过如下:
在数据库数据量很少的时候, 这两种方式都很快,无论是直接的插入还是有冲突时的更新,都不错,但在数据库表的内容数量比较大(如百万级)的时候,两种方式就不太一样了,

首先是直接的插入操作,两种的插入效率都略低, 比如直接向表里插入1000条数据(百万级的表(innodb引擎)),二者都差不多需要5,6甚至十几秒。究其原因,我的主机性能是一方面,但在向大数据表批量插入数据的时候,每次的插入都要维护索引的, 索引固然可以提高查询的效率,但在更新表尤其是大表的时候,索引就成了一个不得不考虑的问题了。

其次是更新表,这里的更新的时候是带主键值的(因为我是从另一个表获取数据再插入,要求主键不能变) 同样直接更新1000条数据, replace的操作要比insert on duplicate的操作低太多太多, 当insert瞬间完成(感觉)的时候,replace要7,8s, replace慢的原因我是知道的,在更新数据的时候,要先删除旧的,然后插入新的,在这个过程中,还要重新维护索引,所以速度慢,但为何insert on duplicate的更新却那么快呢。 在向老大请教后,终于知道,insert on duplicate 的更新操作虽然也会更新数据,但其对主键的索引却不会有改变,也就是说,insert on duplicate 更新对主键索引没有影响.因此对索引的维护成本就低了一些(如果更新的字段不包括主键,那就要另说了)。

题外话:

在向大数据的表里批量插入(纯插入,不更新)的时候, 随着插入的数量越来越多,会导致越来越慢,这中情况下,因为我们用的innodb表, 有的说使用事务可以增加效率,但执行变化一般,有待考证。

还有说明一下: 当我们执行数据库的插入和更新操作很慢的时候,不仅仅是语句,主机性能也很重要, 比如内存和cpu, 如果是虚拟机要相应适当调整, 如果在各种优化了之后效率还是很低, 但cpu和内存的占用却不高,那么就很可能是磁盘的IO性能了,这也会导致数据的更新速度慢。

实例:

INSERT INTO table (a,b,ProductId) VALUES (1,2,3) ON DUPLICATE KEY UPDATE ProductId = VALUES(ProductId),

原文链接:http://segmentfault.com/a/1190000002527333

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