SQL 执行插入1000万条数据操作 几十秒内!

本文演示了SQL语句的使用,包括修改数据库恢复模式为BULK_LOGGED,并通过多表联接创建一个复合ID的插入操作。此外,介绍了如何将数据库恢复模式设置为FULL模式,用于更严格的事务一致性控制。

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alter database test set recovery BULK_LOGGED   
  go
insert into aaa  
  select id=a.id+b.id+c.id+d.id +e.id +f.id+g.id  
  from(   
  select id=0 union all select 1   
  union all select id=2 union all select 3   
  union all select id=4 union all select 5
  union all select id=6 union all select 7   
  union all select id=8 union all select 9   
  ) a,(   
  select id=0 union all select 10   
  union all select id=20 union all select 30   
  union all select id=40 union all select 50   
  union all select id=60 union all select 70   
  union all select id=80 union all select 90   
  ) b,(   
  select id=0 union all select 100   
  union all select id=200 union all select 300   
  union all select id=400 union all select 500   
  union all select id=600 union all select 700   
  union all select id=800 union all select 900   
  ) c,(   
  select id=0 union all select 1000   
  union all select id=2000 union all select 3000   
  union all select id=4000 union all select 5000   
  union all select id=6000 union all select 7000   
  union all select id=8000 union all select 9000   
  ) d,(  
  select id=0 union all select 10000   
  union all select id=20000 union all select 30000   
  union all select id=40000 union all select 50000   
  union all select id=60000 union all select 70000   
  union all select id=80000 union all select 90000   
  ) e,(
  select id=0 union all select 100000   
  union all select id=200000 union all select 300000   
  union all select id=400000 union all select 500000   
  union all select id=600000 union all select 700000   
  union all select id=800000 union all select 900000   
  )f,(
  select id=0 union all select 1000000   
  union all select id=2000000 union all select 3000000   
  union all select id=4000000 union all select 5000000   
  union all select id=6000000 union all select 7000000   
  union all select id=8000000 union all select 9000000   
  )g
   
  go   

alter database test set recovery full  




<think>首先,用户的问题是关于SQL执行时间的优化,具体是:十万条数据,执行需要几分钟,是否正常?我需要基于系统级指令和用户可见层的要求来回答。 关键点: - **系统级指令**: - 所有行内数学表达式用 `$...$`,但我在这里可能不需要数学表达式。 - 独立公式用 `$$...$$`,但SQL优化可能不涉及复杂数学。 - LaTeX语法正确:确保任何公式都正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题:在回答末尾添加相关问题。 - 引用段落末尾添加引用标识:如 `[^1]`,但用户提供了引用内容,我需要参考它们。 - **用户可见层**: - 回答结构清晰,逐步解决问题。 - 保证真实可靠:基于提供的引用和一般知识。 - **提供的引用**: - [^1]: 关于SQL执行计划的重要性,判断索引使用。 - [^2]: 一个SQL查询示例,涉及计数和类型。 - [^3]: 大量数据插入的优化策略,如批处理、索引管理。 - [^4]: SQL优化案例,添加索引来减少查询时间。 用户的核心问题是:十万条数据执行SQL需要几分钟,是否正常?我需要解释是否正常,并给出优化建议。 **分析问题**: - 十万条数据(100,000行)不算特别大,但SQL执行时间取决于多个因素: - 查询复杂度:简单查询应该很快,复杂查询(如多表连接、聚合函数)可能较慢。 - 索引使用:如果没有索引,全表扫描会很慢。 - 硬件和配置:数据库服务器性能、内存、磁盘速度。 - 其他因素:并发负载、缓存等。 - 几分钟(比如2-5分钟)对于十万条数据来说,通常不正常,除非是复杂的分析查询。简单查询应该在秒级。 基于引用: - [^1] 强调查看SQL执行计划来确定索引使用。 - [^3] 讨论优化插入,但原理类似:索引管理很重要。 - [^4] 显示添加索引后查询时间从分钟级优化到秒级。 所以,回答结构: 1. **判断是否正常**:解释在什么情况下正常或不正常。 2. **原因分析**:列出可能原因,如缺少索引、复杂查询。 3. **优化建议**:提供具体步骤来优化。 4. **生成相关问题**:在末尾添加相关问题。 确保回答清晰、逐步: - 步骤1: 评估正常性 - 步骤2: 诊断问题 - 步骤3: 优化方法 - 步骤4: 相关问题 最后,生成相关问题:基于主题,如SQL优化技巧、执行计划解读等。 **完整回答大纲**: 1. 引言:直接回答问题,十万条数据几分钟通常不正常。 2. 解释原因:讨论影响因素。 3. 优化建议:参考引用,如添加索引、查看执行计划。 4. 结论:总结如何改进。 5. 相关问题:列出2-3个相关问题。 用中文回答。</think>### SQL执行时间优化:十万条数据几分钟是否正常? 在数据库操作中,SQL查询的执行时间受多个因素影响。针对您的核心问题:**十万条100,000行)数据执行SQL查询需要几分钟,通常是不正常的**。简单查询(如单表SELECT)应在秒级完成,复杂查询(如多表连接或聚合)也可能优化到秒级。以下我将逐步分析原因、诊断方法和优化策略,帮助您解决问题。回答基于数据库优化原则和实际经验,确保真实可靠。 #### 步骤1: 评估执行时间是否正常 - **正常范围**: 对于十万条数据: - 简单查询(例如:`SELECT * FROM table WHERE id = 1`)应小于1秒,尤其如果使用了索引。 - 中等复杂度查询(如带聚合的`GROUP BY`或简单JOIN)应在1-10秒内。 - 高复杂度查询(如多表JOIN或子查询)可能需10-30秒,但几分钟(如2-5分钟)通常表示问题[^1]。 - **为什么不正常?** 几分钟的执行时间往往源于: - **缺少索引**:导致全表扫描(扫描所有十万行),而非高效索引查找。 - **查询复杂度高**:如不当的JOIN或聚合函数,增加了计算开销。 - **外部因素**:数据库负载高、缓存不足或硬件限制(如慢磁盘),但数据量仅十万时,这些不应是主因[^3]。 例如,引用[^4]中案例显示,未索引的表查询耗时超一分钟,但添加索引后优化到秒级,证明十万级数据分钟级响应不合理。 #### 步骤2: 诊断问题原因 要准确判断,需检查SQL执行计划(Explain Plan),这是数据库的内部优化报告。方法如下: 1. **获取执行计划**: 在SQL前加`EXPLAIN`关键字(MySQL示例): ```sql EXPLAIN SELECT * FROM your_table WHERE condition; ``` - 输出会显示是否使用索引、扫描类型(如ALL表示全表扫描)和预估开销。 - 如果`type`列为`ALL`或`index`,表示未有效利用索引,是性能瓶颈主因[^1]。 2. **常见诊断点**: - **索引缺失**:如查询条件(`WHERE`子句)或JOIN字段无索引。 - **查询写法问题**:例如不必要的子查询、`SELECT *`(返回过多列)或函数处理字段(如`WHERE YEAR(date) = 2023`破坏索引)。 - **数据分布**:十万条数据中,如果过滤条件匹配大部分行(如90%),索引效果降低。 - **外部因素**:检查数据库监控(CPU、内存使用率),确认是否并发负载高或缓存未命中[^3]。 #### 步骤3: 优化策略 基于诊断结果,实施优化。以下是针对十万条数据的核心方法(综合引用[^3][^4]): 1. **添加或优化索引**(最有效): - 为查询条件字段添加索引,例如: ```sql ALTER TABLE your_table ADD INDEX idx_column (your_column); ``` - 优化后,查询时间常从分钟级降至秒级(如引用[^4]案例)。 - 注意:索引会增加写入开销,在频繁更新的表上需权衡。优化前可暂时移除索引,完成后再重建[^3]。 2. **重写SQL查询**: - 避免`SELECT *`,只取所需列。 - 简化JOIN:确保JOIN字段已索引,并减少嵌套查询。 - 使用批处理聚合:如将`COUNT`或`SUM`分批处理,减少内存压力。 - 示例优化(引用[^2]的简化版): ```sql -- 原查询可能慢 SELECT name, type, COUNT(type) FROM table GROUP BY type; -- 优化:添加索引后,性能提升 ALTER TABLE table ADD INDEX idx_type (type); ``` 3. **调整数据库配置**: - **批处理设置**:对于插入/更新,设置批处理大小(如1000行/批)和等待时间(几秒),避免内存溢出[^3]。 - **连接池**:使用连接池(如HikariCP)减少连接开销。 - **参数优化**:增大缓冲区大小(如MySQL的`innodb_buffer_pool_size`),提升磁盘I/O性能。 4. **监控与测试**: - 使用工具(如MySQL的`SHOW STATUS`)监控查询性能。 - 在低负载时段测试,排除并发干扰。 - 引用[^1]强调:仅凭响应时间判断不准确,必须结合执行计划。 #### 结论 十万条数据执行SQL需几分钟通常不正常,表明存在优化空间,如索引缺失或查询低效。优先通过`EXPLAIN`分析执行计划,针对性添加索引或重写SQL。多数情况下,优化后查询时间可降至秒级(甚至亚秒)。如果问题持续,检查硬件或数据库配置。记住,优化是迭代过程——小改动可能带来大提升。
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