提高mysql插入数据的速度

本文介绍两种提高MySQL批量插入效率的方法:一是通过一条SQL语句插入多条记录;二是利用LOAD DATA INFILE命令从文本文件中导入数据。这两种方法显著提高了2000万条记录的插入速度。

需要在mysql中插入2000万条记录,用insert语句插入速度很有限,每秒钟几百条,放在hadoop集群上跑也是这个速度,可能是数据库的问题了,网上看到sql server和oracle的insert速度也不是很快。比较简单的优化方法如下:

1、在一条insert语句中插入多条记录

  1. INSERT INTO tablename (field0, field1, ...) VALUES  
  2. (value0, value1, ...),  
  3. (value0, value1, ...),  
  4. (value0, value1, ...),  
  5. ...  
  6. (value0, value1, ...)  
INSERT INTO tablename (field0, field1, ...) VALUES
(value0, value1, ...),
(value0, value1, ...),
(value0, value1, ...),
...
(value0, value1, ...)

这样插入速度可以提高很多倍,但还是不够块,对于2000万条记录,每秒钟一两千条的插入速度还是太慢。

2、从文本文件导入数据

mysql可以从文本文件直接导入记录,不过需要文本文件是行记录,并且每个字段之间用相同的字符隔开、每行之间也用相同的字符隔开。

写了个程序把文本文件的格式处理一下,就可以在mysql客户端使用如下语句导入数据了:

  1. mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE 'fileName' INTO TABLE 'tableName' FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n';  
mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE 'fileName' INTO TABLE 'tableName' FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n';

其中'\t'和'\n'分别是字段和行的分隔符,在不同的情况下可能不一样。

用这种方式,感觉导入的速度主要和文件的大小有关,和记录的条数关系不太(可能是2000万的记录还不够多吧。。)

导入一个800MB的文本文件(2000万行),在单机上预处理用了3分钟,导入数据库用了7分钟(机器配置是i5-2400CPU、8GB内存、硬盘读取速度大约90MB/S)

下面还要处理一个11GB的文本文件,这回估计要用集群跑了。

 

为了提高 MySQL 插入数据速度,可以采取多种优化技术。以下是一些常见的优化方法: ### 1. 使用批量插入 批量插入是一种有效的优化方法,它通过减少网络往返次数来提高性能。可以使用 `INSERT INTO ... VALUES (...), (...), ...` 语法来实现批量插入。 ```sql INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (value1, value2), (value3, value4), (value5, value6); ``` ### 2. 禁用索引和约束 在插入大量数据之前,可以暂时禁用索引和约束,插入完成后重新启用它们。这可以减少插入时的开销。 ```sql ALTER TABLE table_name DISABLE KEYS; -- 执行插入操作 ALTER TABLE table_name ENABLE KEYS; ``` ### 3. 调整配置参数 调整 MySQL 的配置参数可以提高插入性能。例如,可以增加 `innodb_buffer_pool_size` 和 `innodb_log_file_size` 的值。 ### 4. 使用事务 使用事务可以减少每次插入操作的提交次数,从而提高性能。可以在插入操作前后使用 `BEGIN` 和 `COMMIT` 来控制事务。 ```sql BEGIN; -- 执行插入操作 COMMIT; ``` ### 5. 使用 LOAD DATA INFILE 对于非常大的数据集,可以使用 `LOAD DATA INFILE` 命令来快速导入数据。 ```sql LOAD DATA INFILE 'data.txt' INTO TABLE table_name; ``` ### 6. 优化表结构 确保表结构设计合理,避免不必要的列和索引。过多的索引会增加插入时的开销。 ### 7. 使用分区表 对于非常大的表,可以考虑使用分区表。分区表可以将数据分布在多个物理存储上,从而提高插入性能。 ### 8. 避免使用 AUTO_INCREMENT 如果可能,避免使用 `AUTO_INCREMENT`,因为它会增加插入时的锁竞争。 ### 9. 使用连接池 使用连接池可以减少每次插入操作的连接建立和断开开销。 ### 10. 监控和优化查询 使用 `EXPLAIN` 关键字可以了解 MySQL 在执行查询时的行为,从而帮助识别瓶颈和问题[^1]。
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