数据库批量数据插入问题分析

 

在数据库的相关开发中，经常会遇到数据的批量插入问题。本文主要是通过实验的方式探讨批量数据插入的瓶颈，以及优化建议。

以10w条记录的插入作为实验对象，采用下面的几种方法插入：

1.       普通插入：普通的一条条插入

2.       普通插入+手动提交：setAutoCommit(false)、commit（）

3.       普通插入+手动提交+ prepareStatement方式

4.       批量插入：addBatch、executeBatch

5.       批量插入：insert into tableName (x,xx,xxx) values(x,xx,xxx),(xx,xxx,xxxx)…,

6.       多线程插入。

7.       InnoDB引擎和MyISAM引擎的比较。

实验环境：

数据库：MySQL 5.0

机器硬件：

内存 3G 

CPU AMD双核4400+ 2.3G

首先建立一个简单的user表：

CREATE TABLE `user` (                                         

          `id` varchar(50) NOT NULL,                                  

          `seqid` bigint(20) NOT NULL auto_increment,                 

          `name` varchar(50) NOT NULL,                                 

          PRIMARY KEY (`seqid`)

        ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8

一、普通插入
代码：

 1Connection conn=source.getConnection();
 2Statement s=conn.createStatement();
 3String sql="";
 4long start=System.currentTimeMillis();
 5for(int i=0;i<100000;i++)
 6{
 7    sql="insert into user(id,name) value('"+(i+1)+"','chenxinhan')";
 8    s.execute(sql);
 9}
10s.close();
11conn.close();
12long end=System.currentTimeMillis();
13System.out.println("commonInsert()执行时间为："+(end-start)+"ms");

输出结果：
commonInsert()执行时间为：13828ms

二、普通插入+手动提交：setAutoCommit(false)、commit()
代码：

 1Connection conn=source.getConnection();
 2conn.setAutoCommit(false);
 3Statement s=conn.createStatement();
 4String sql="";
 5long start=System.currentTimeMillis();
 6for(int i=0;i<100000;i++)
 7{
 8   sql="insert into user(id,name) value('"+(i+1)+"','chenxinhan')";
 9   s.execute(sql);
10}
11conn.commit();
12s.close();
13conn.close();
14long end=System.currentTimeMillis();
15System.out.println("commonInsert()执行时间为："+(end-start)+"ms");

输出结果：
commonInsert()执行时间为：13813ms
对比分析：
可以看出，仅仅是这种方式的设置，对性能的影响并不大。

三、普通插入+手动提交+ prepareStatement方式
代码：

 1Connection conn=source.getConnection();
 2        conn.setAutoCommit(false);
 3        PreparedStatement ps=conn.prepareStatement("insert into user(id,name) value(?,?)");
 4        long start=System.currentTimeMillis();
 5        for(int i=0;i<100000;i++)
 6        {
 7            ps.setString(1,(i+1)+"");
 8            ps.setString(2,"chenxinhan");
 9            ps.execute();
10        }
11        conn.commit();
12        ps.close();
13        conn.close();
14        long end=System.currentTimeMillis();
15        System.out.println("prepareStatementInsert()执行时间为："+(end-start)+"ms");

输出结果：
prepareStatementInsert()执行时间为：12797ms
对比分析：
采用prepareStatement的方式确实可以提高一点性能，因为减少了数据库引擎解析优化SQL语句的时间，但是由于现在的插入语句太简单，所以性能提升不明显。

四、批量插入：addBatch、executeBatch
代码：

 1        Connection conn=source.getConnection();
 2        conn.setAutoCommit(false);
 3        Statement s=conn.createStatement();
 4        String sql="";
 5        long start=System.currentTimeMillis();
 6        for(int j=0;j<100;j++)
 7        {
 8            for(int i=0;i<1000;i++)
 9            {
10                sql="insert into user(id,name) value('"+(i+1)+"','chenxinhan')";
11                s.addBatch(sql);
12            }
13            s.executeBatch();
14            conn.commit();
15            s.clearBatch();
16        }
17        s.close();
18        conn.close();
19        long end=System.currentTimeMillis();
20        System.out.println("batchInsert()执行时间为："+(end-start)+"ms");

输出结果：
batchInsert()执行时间为：13625ms
对比分析：
按道理，这种批处理的方式是要快些的，但是测试结果却不尽人意，有点不解，请高人拍砖。

五、批量插入：insert into tableName (x,xx,xxx) values(x,xx,xxx),(xx,xxx,xxxx)…,
代码：

 1Connection conn=source.getConnection();
 2        conn.setAutoCommit(false);
 3        Statement s=conn.createStatement();
 4        StringBuilder sql=new StringBuilder("");
 5        long start=System.currentTimeMillis();
 6        for(int j=0;j<100;j++)
 7        {
 8            sql=new StringBuilder("");
 9            sql.append("insert into user(id,name) values ");
10            for(int i=0;i<1000;i++)
11            {
12                if(i==999)
13                    sql.append("('").append(i+1).append("',").append("'cxh')");
14                else
15                    sql.append("('").append(i+1).append("',").append("'cxh'),");
16            }
17            s.execute(sql.toString());
18            conn.commit();
19        }
20        s.close();
21        conn.close();
22        long end=System.currentTimeMillis();
23        System.out.println("manyInsert()执行时间为："+(end-start)+"ms");

输出结果：
manyInsert()执行时间为：937ms
对比分析：
发现采用这种方式的批量插入性能提升最明显，有10倍以上的性能提升。所以这种方式是我推荐的批量插入方式！

六、多线程插入
在第五种方式的基础上采用多线程插入。
代码：

 1final Connection conn=source.getConnection();
 2        for(int j=0;j<3;j++)
 3        {
 4            Thread t=new Thread(){
 5                @Override
 6                public void run() {
 7                    try
 8                    {
 9                        long start=System.currentTimeMillis();
10                        Statement s=conn.createStatement();
11                        StringBuilder sql=new StringBuilder("");
12                        for(int j=0;j<100;j++)
13                        {
14                            conn.setAutoCommit(false);
15                            sql=new StringBuilder("");
16                            sql.append("insert into user (id,name) values ");
17                            for(int i=0;i<1000;i++)
18                            {
19                                if(i==999)
20                                    sql.append("('").append(i+1).append("',").append("'cxh')");
21                                else
22                                    sql.append("('").append(i+1).append("',").append("'cxh'),");
23                            }
24                            s.execute(sql.toString());
25                            conn.commit();
26                        }
27                        s.close();
28                        long end=System.currentTimeMillis();
29                        System.out.println("multiThreadBatchInsert()执行时间为："+(end-start)+"ms");
30                    }
31                    catch(Exception e)
32                    {
33                        e.printStackTrace();
34                    }
35                }
36            };
37            t.start();
38            //t.join();
39        }

输出结果：
multiThreadBatchInsert()执行时间为：2437ms
multiThreadBatchInsert()执行时间为：2625ms
multiThreadBatchInsert()执行时间为：2703ms

注意：上面我采用的是三个线程插入30w条数据。
取最大时间为2703ms，较上面的937ms，基本还是三倍的时间。
所以发现此时多线程也解决不了批量数据插入问题。原因就是，这时候的性能瓶颈不是CPU，而是数据库！

七、InnoDB引擎和MyISAM引擎的比较
最后，分析一下，这两个引擎对批量数据插入的影响。
先建立user2数据表：

CREATE TABLE `user2` (                                         

          `id` varchar(50) NOT NULL,                                  

          `seqid` bigint(20) NOT NULL auto_increment,                 

          `name` varchar(50) NOT NULL,                                 

          PRIMARY KEY (`seqid`)

        ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

代码：

 1Connection conn=source.getConnection();
 2        conn.setAutoCommit(false);
 3        Statement s=conn.createStatement();
 4        StringBuilder sql=new StringBuilder("");
 5        long start=System.currentTimeMillis();
 6        for(int j=0;j<100;j++)
 7        {
 8            sql=new StringBuilder("");
 9            sql.append("insert into user2 (id,name) values ");
10            for(int i=0;i<1000;i++)
11            {
12                if(i==999)
13                    sql.append("('").append(i+1).append("',").append("'cxh')");
14                else
15                    sql.append("('").append(i+1).append("',").append("'cxh'),");
16            }
17            s.execute(sql.toString());
18            conn.commit();
19        }
20        s.close();
21        conn.close();
22        long end=System.currentTimeMillis();
23        System.out.println("manyInsert2()执行时间为："+(end-start)+"ms");

输出结果：
manyInsert2()执行时间为：3484ms
注意：第七项的代码和第五是一样的，除了数据表名称不同（user、user2）
但是，
InnoDB ：3484ms
MyISAM：937ms
所以，MyISAM引擎对大数据量的插入性能较好。

总结：
对于大数据量的插入，建议使用insert into tableName (x,xx,xxx) values(x,xx,xxx),(xx,xxx,xxxx)…,的方式，引擎建议使用MyISAM引擎。