大数据量的情况下MySQL插入方法的性能比较

2025-03-18 技术教程

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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：

在每个insert语句中写入多行，批量插入

将所有查询语句写入事务中

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。

测试代码

<?php$dsn='mysql:host=localhost;dbname=test';$db=newPDO($dsn,'root','',array(PDO::ATTR_PERSISTENT=>true));//删除上次的插入数据$db->query('deletefrom`test`');//开始计时$start_time=time();$sum=1000000;//测试选项$num=1;if($num==1){//单条插入for($i=0;$i<$sum;$i++){$db->query("insertinto`test`(`id`,`name`)values($i,'tsetssdf')");}}elseif($num==2){//批量插入，为了不超过max_allowed_packet，选择每10万插入一次for($i=0;$i<$sum;$i++){if($i==$sum-1){//***一次if($i%100000==0){$values="($i,'testtest')";$db->query("insertinto`test`(`id`,`name`)values$values");}else{$values.=",($i,'testtest')";$db->query("insertinto`test`(`id`,`name`)values$values");}break;}if($i%100000==0){//平常只有在这个情况下才插入if($i==0){$values="($i,'testtest')";}else{$db->query("insertinto`test`(`id`,`name`)values$values");$values="($i,'testtest')";}}else{$values.=",($i,'testtest')";}}}elseif($num==3){//事务插入$db->beginTransaction();for($i=0;$i<$sum;$i++){$db->query("insertinto`test`(`id`,`name`)values($i,'tsetssdf')");}$db->commit();}elseif($num==4){//文件loaddata$filename=dirname(__FILE__).'/test.sql';$fp=fopen($filename,'w');for($i=0;$i<$sum;$i++){fputs($fp,"$i,'testtest'\r\n");}$db->exec("loaddatainfile'$filename'intotabletestfieldsterminatedby','");}$end_time=time();echo"总耗时",($end_time-$start_time),"秒\n";echo"峰值内存",round(memory_get_peak_usage()/1000),"KB\n";?>

感谢各位的阅读，以上就是“大数据量的情况下MySQL插入方法的性能比较”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对大数据量的情况下MySQL插入方法的性能比较这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！