C API向MySQL插入批量数据的快速方法——关于mysql_autocommit
MySQL默认的数据提交操作模式是自动提交模式(autocommit)。这就表示除非显式地开始一个事务,否则每个查询都被当做一个单独的事务自动执行。我们可以通过设置autocommit的值改变是否是自动提交autocommit模式。查询当前数据库事务提交方式的命令为:

mysql> show variables like 'autocommit';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| autocommit | ON |
+---------------+-------+
1 row in set (0.04 sec)

其中“ON”代表autocommit模式为打开状态,使用MySQL C API关闭事务自动提交的代码为:

MYSQL mysql;
mysql_init(&mysql);
if(!mysql_real_connect(&mysql, host, user, password, schema, port, NULL, 0))
{
printf("MySQL数据库连接失败。\n");
return -1;
}
int set_cs_r = mysql_set_character_set(&mysql, "gbk");
mysql_autocommit(&mysql, 0);

MySQL默认的存储引擎是MyISAM,MyISAM存储引擎不支持事务处理,所以改变autocommit没有什么作用,InnoDB存储引擎支持事务处理。InnoDB表引擎下关闭mysql自动事务提交可以大大提高数据插入的效率,这是因为如果需要插入1000条数据,mysql会自动发起(提交)1000次的数据写入请求,如果把autocommit关闭掉,通过程序来控制,只要一次commit就可以搞定。示例代码(逻辑过程)如下:

int H_Utility::insertRecordsToMySQL(
const char* dataFilePath,
const char* host,
const char* user,
const char* password,
const char* schema,
const char* table,
const int port,
const char* logFilePath)
{
ifstream rpf;
rpf.open(dataFilePath);
int lineCount = 0;
if (rpf.is_open())
{
MYSQL mysql;
mysql_init(&mysql);
if(!mysql_real_connect(&mysql, host, user, password, schema, port, NULL, 0))
{
printf("MySQL数据库连接失败。\n");
return -1;
}
ofstream f1(logFilePath);
if (!f1.is_open())
{
printf("日志文件创建失败!\n");
return 0;
}
mysql_autocommit(&mysql, 0);//关闭自动提交
char* out_text = new char[1024];
int cursor = 0;
while (!rpf.eof())
{
memset(out_text,0x00,1024);
rpf.getline(out_text,1024);
string str(out_text);
if (str.length()>0)
{
lineCount++;
if (lineCount>1)
{
std::vector<string> strVec;
int cellCount = H_Utility::stringSplitToVector(str.c_str(), strVec, ",");
if (cellCount<3)
{
printf("第%d行数据不完整,写入失败:\n",lineCount);
f1<<str<<endl;
continue;
}
string sql_str = "";
sql_str.append("INSERT INTO `").append(SCHEMA_NAME).append("`.`").append(TABLE_NAME).append("` ");
sql_str.append("(id,name,birthday) values (");
sql_str.append(strVec[0]).append(",'").append(strVec[1]).append("',");
sql_str.append("STR_TO_DATE('").append(strVec[31]).append("','%Y-%m-%d %H:%i:%s'))");
int iSuccess = mysql_query(&mysql, sql_str.c_str());
if (iSuccess != 0)
{
const char *mysql_err = mysql_error(&mysql);
printf("%s\n",mysql_err);
f1<<str<<endl;
}
else
{
cursor++;
}
if (cursor==50000)//每50000条记录提交一次
{
mysql_commit(&mysql);
cursor = 0;
printf("%d\n",lineCount);
}
}
}
}
delete []out_text;
rpf.close();
f1.flush();
f1.close();
mysql_close(&mysql);
}
return lineCount;
}

在本人笔记本电脑上(Thinkpad T430; i5-3380 CPU; 4G DDR3 RAM; 500G&7200RPM HDD; Win7 旗舰版 x64; MySQL 5.6 社区版)的测试结果为:上述代码往mysql中插入200万条记录(数据文件大小约为300M)耗时仅约为345秒,而逐条提交时运行约3小时仅仅写入了 不到50万条数据,由此可见在使用InnoDB数据引擎进行大数据量插入时,代码中必须对该问题进行优化。

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