MySQL优化之海量数据批量插入

本文探讨了多线程在数据库插入操作中的优势,解析了为何多线程能提升效率,包括链接耗时、预处理SQL、多值插入及事务批量提交等优化策略。
  • 多线程插入(单表)
  • 多线程插入(多表)
  • 预处理SQL
  • 多值插入SQL
  • 事务(N条提交一次)

多线程插入(单表)

问:为何对同一个表的插入多线程会比单线程快?同一时间对一个表的写操作不应该是独占的吗?

答:在数据里做插入操作的时候,整体时间的分配是这样的:

  1. 链接耗时 (30%)
  2. 发送query到服务器 (20%)
  3. 解析query (20%)
  4. 插入操作 (10% * 词条数目)
  5. 插入index (10% * Index的数目)
  6. 关闭链接 (10%)

从这里可以看出来,真正耗时的不是操作,而是链接,解析的过程。

MySQL插入数据在写阶段是独占的,但是插入一条数据仍然需要解析、计算、最后才进行写处理,比如要给每一条记录分配自增id,校验主键唯一键属性,或者其他一些逻辑处理,都是需要计算的,所以说多线程能够提高效率。

多线程插入(多表)

分区分表后使用多线程插入。

预处理SQL

  • 普通SQL,即使用Statement接口执行SQL
  • 预处理SQL,即使用PreparedStatement接口执行SQL

使用PreparedStatement接口允许数据库预编译SQL语句,以后只需传入参数,避免了数据库每次都编译SQL语句,因此性能更好。

String sql = "insert into testdb.tuser (name, remark, createtime, updatetime) values (?, ?, ?, ?)"; 
for (int i = 0; i < m; i++) { 
    //从池中获取连接 
    Connection conn = myBroker.getConnection(); 
    PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql); 
    for (int k = 0; k < n; k++) { 
            pstmt.setString(1, RandomToolkit.generateString(12)); 
            pstmt.setString(2, RandomToolkit.generateString(24)); 
            pstmt.setDate(3, new Date(System.currentTimeMillis())); 
            pstmt.setDate(4, new Date(System.currentTimeMillis())); 
            //加入批处理 
            pstmt.addBatch(); 
    } 
    pstmt.executeBatch();    //执行批处理 
    pstmt.close(); 
    myBroker.freeConnection(conn); //连接归池 
}

多值插入SQL

  • 普通插入SQL:INSERT INTO TBL_TEST (id) VALUES(1)
  • 多值插入SQL:INSERT INTO TBL_TEST (id) VALUES (1), (2), (3)

使用多值插入SQL,SQL语句的总长度减少,即减少了网络IO,同时也降低了连接次数,数据库一次SQL解析,能够插入多条数据。

事务(N条提交一次)

在一个事务中提交大量INSERT语句可以提高性能。

参考资料:

https://www.cnblogs.com/aicro/p/3851434.html

http://blog.jobbole.com/29432/

### 批量插入数据的最佳实践 为了提升 MySQL 数据库的操作效率,在处理大量数据时推荐采用批量插入的方式。这种方式可以显著减少客户端与服务器之间的通信次数,降低网络开销并优化事务管理[^1]。 #### 使用 `INSERT ... VALUES` 实现多行插入 最常见也是最为直接的方法就是通过一条 SQL 语句来完成多个记录的同时入: ```sql INSERT INTO table_name (column1, column2, ...) VALUES (value_set_1), (value_set_2), ...; ``` 每一对括号代表一组要被插入的数据集,各组之间用逗号分隔开来。这样的语法结构允许一次性向表内添加若干新纪录而无需重复执行多次单独的 INSERT 操作。 #### 利用 LOAD DATA INFILE 提升大批量导入速度 当面对海量级别的静态文件型数据源时,则可考虑运用 `LOAD DATA INFILE` 命令来进行高效加载。此方法不仅速度快而且资源消耗低,非常适合用于初次建库或是周期性的全量更新场景。 ```sql LOAD DATA LOCAL INFILE 'data.csv' INTO TABLE table_name FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '"' LINES TERMINATED BY '\n'; ``` 上述命令假设待上传 CSV 文件中的字段是以半角逗号作为间隔符,并且可能含有双引号包围的内容;同时每一行结尾处存在换行符表示结束标志位。 #### 注意事项 - **错误容忍度**:相较于逐条提交而言,批量化操作一旦失败将会回滚整个批次内的所有变更动作,因此建议事先做好充分测试以及必要的预验证工作。 - **内存占用情况**:大规模并发式的批量插入可能会给系统带来较大压力,故需合理规划每次请求所涉及的数量规模,必要情况下采取分片策略逐步推进。 - **索引维护成本**:频繁地修改带有复杂索引约束的目标表格会增加额外负担,适当调整 B-tree 结构下的填充因子有助于缓解该现象带来的负面影响。
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