向mysql中批量插入数据的性能分析
MYSQL批量插入数据库实现语句性能分析
假定我们的表结构如下
代码如下 | |
CREATE TABLE example ( |
通常情况下单条插入的sql语句我们会这么写:
代码如下 | |
INSERT INTO example |
mysql允许我们在一条sql语句中批量插入数据,如下sql语句:
代码如下 | |
INSERT INTO example |
如果我们插入列的顺序和表中列的顺序一致的话,还可以省去列名的定义,如下sql
代码如下 | |
INSERT INTO example |
上面看上去没什么问题,下面我来使用sql语句优化的小技巧,下面会分别进行测试,目标是插入一个空的数据表200W条数据
第一种方法:使用insert into 插入,代码如下:
代码如下 | |
$params = array('value'=>'50'); |
最后显示为:23:25:05 01:32:05 也就是花了2个小时多!
第二种方法:使用事务提交,批量插入数据库(每隔10W条提交下)最后显示消耗的时间为:22:56:13 23:04:00 ,一共8分13秒 ,代码如下:
代码如下 | |
echo date("H:i:s"); $connect_mysql->query('BEGIN'); |
第三种方法: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;消耗时间为:11:24:06 11:25:06;
插入200W条测试数据仅仅用了1分钟!代码如下:
代码如下 | |
$sql= "insert into twenty_million (value) values"; |
最后总结下,在插入大批量数据时,第一种方法无疑是最差劲的,而第二种方法在实际应用中就比较广泛,第三种方法在插入测试数据或者其他低要求时比较合适,速度确实快
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