Mysql 增加数据的几种方式

这篇博客介绍了MySQL数据库中插入数据的不同方法,包括基本的插入语法和其他更高效的写法,旨在帮助用户更好地理解和掌握数据添加操作。
Mysql 增加数据的几种方式
  • 插入数据的其他写法
// set
insert into tab_name set col_1 = 'value_1';

// 一次性插入多个
$ insert into tab_name (col_1, col_2) values
('value_1a', 'value_1b'),
('value_2a', 'value_2b');

//插入时有主键冲突,改为更新操作
insert into tab_name (id, col_1, col_2) values
(13, 'value_1', 'value_2')
on duplicate key update
col_1 = 'value_1', col_2 = 'value_2'

// 将查询结果插入到数据(不应该出现在真实项目里,因为基数大时,会增加大量数据)
$ insert into tab_name (col_1, col_2) select col_1, col_2 from tab_name2
// 字段数和格式相同,才能讲不通字段名的插入
insert into tab_name (col_1, col_2) select col_3, col_4 from tab_name3

// 冲突替换,否则插入
replace into teacher values
(1, 'value_1', 'value_2', 'value_3')

// 导入数据(使用outfile导出的数据,避免导入时主键冲突,应为null)
// 也支持数据格式设置,同outfile
$ load data infile 'path' into tab_name;
MySQL性能调优是一个复杂但至关重要的过程,尤其在处理大规模数据和高并发访问时,合理的调优策略可以显著提升数据库的响应速度和吞吐能力。以下是一些常用的MySQL性能调优方法: ### 1. 查询优化 优化SQL查询是提升性能最直接的方式之一。避免使用`SELECT *`,仅选择需要的字段;合理使用索引,避免全表扫描;尽量避免在`WHERE`子句中使用`!=`或`<>`操作符,因为这会导致索引失效[^4]。通过`EXPLAIN`命令分析查询执行计划,了解查询是否使用了正确的索引以及扫描的行数[^3]。 ### 2. 索引优化 索引可以极大地提高查询效率,但过多或不恰当的索引会增加写入开销并占用额外存储空间。应根据查询模式创建合适的索引,例如为频繁查询的列、连接列和排序列建立索引。同时,定期分析和优化表,确保索引的有效性。 ### 3. 配置参数调优 MySQL的性能在很大程度上依赖于其配置参数的设置。对于具有64核CPU和128GB内存的服务器,应合理调整如`innodb_buffer_pool_size`、`max_connections`等关键参数,以充分利用硬件资源。例如,`innodb_buffer_pool_size`通常设置为物理内存的50%~80%,以缓存更多的数据和索引[^2]。 ### 4. 表结构设计优化 良好的表结构设计可以减少冗余数据、提高查询效率。规范化与反规范应根据实际需求进行权衡;对于频繁访问的数据,可以考虑使用分区表来分散I/O压力;使用合适的数据类型,避免使用过大或不必要的类型。 ### 5. 使用缓存机制 通过引入缓存层(如Redis、Memcached)来减少对数据库的直接访问。对于读多写少的应用场景,缓存可以显著降低数据库负载,提高响应速度。 ### 6. 日志与监控 启用慢查询日志可以帮助识别性能瓶颈;使用性能模式(Performance Schema)监控数据库运行状态;定期检查服务器的CPU、内存、磁盘I/O等资源使用情况,及时发现潜在问题。 ### 7. 硬件与架构优化 在硬件层面,选择SSD硬盘、增加内存、优化网络配置等都可以提升数据库性能。在架构层面,可以采用主从复制、读写分离、分库分表等方式来分散负载,提高系统的可扩展性和可用性。 ```sql -- 示例:使用EXPLAIN分析查询执行计划 EXPLAIN SELECT * FROM order_exp WHERE order_no <> 'DD00_6S'; ```
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