MySQL 每秒插入10万行数据的方法

本文详细介绍了2019年独角兽企业在招聘Python工程师时的具体要求和标准,对于想要进入这一领域的求职者来说,是一份重要的参考资料。

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语法结构:

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实际执行效果:

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注意:

如果LOCAL 没有指定,文件必须放在服务器所在的主机,并且可以被服务器直接读取,也就是说源文件和数据库服务器不在同一台机子上必须加上 

转载于:https://my.oschina.net/benz001/blog/3023091

<think>好的,我现在要回答用户的问题:“MySQL插入100万条数据需要多久?”这个问题看起来简单,但实际上涉及的因素很多。我需要先理清可能影响插入速度的各种因素,然后根据这些因素来分析大概的时间范围,同时给出优化的建议。 首先,用户可能想知道在一般情况下插入一百万条数据需要的时间,但实际情况会因环境不同而有很大差异。作为回答者,我需要考虑到不同的配置、存储引擎、插入方式、索引情况等。可能用户自己遇到了插入速度慢的问题,想知道是否正常,或者想优化他们的插入过程。 首先,我应该想到硬件因素。比如,使用HDD还是SSD,这直接影响磁盘的I/O速度。SSD的速度比HDD快很多,尤其是随机写入的时候。内存的大小和配置也会影响插入速度,特别是InnoDB的缓冲池配置是否合理。CPU的性能也会有一定影响,尤其是在处理复杂的索引或触发器时。 然后是MySQL的配置。比如,存储引擎的选择,InnoDB和MyISAM在插入速度上有差异。InnoDB支持事务,但默认情况下每次插入都会写事务日志,这可能会影响速度。而MyISAM没有事务支持,可能在大量插入时更快。此外,是否启用了自动提交、日志的同步策略(如innodb_flush_log_at_trx_commit的设置)、缓冲池的大小等都会影响插入速度。 接下来是插入的方式。单条插入(逐条INSERT)的速度肯定比批量插入慢很多,因为每次插入都需要与数据库进行通信,产生网络开销和事务开销。使用LOAD DATA INFILE通常是最快的,因为它直接从文件加载数据,减少了SQL解析的开销。另外,使用事务将多个插入操作包裹起来,可以减少提交的次数,从而提高速度。例如,每1000条提交一次,而不是每条都提交。 表的结构设计也是一个重要因素。如果表有很多索引,每次插入都需要更新索引,这会显著降低插入速度。特别是全文索引、唯一索引等,维护成本更高。主键的选择也很重要,自增主键由于顺序写入,效率会比随机主键高,尤其是对于InnoDB来说,可以减少页分裂的情况。 另外,是否有触发器、外键约束等也会影响插入速度。每次插入数据时,触发器中的逻辑会被执行,外键约束需要检查关联表的数据,这些都会增加开销。 接下来,我需要考虑测试环境的不同。比如,在开发环境中,可能没有进行任何优化,导致插入速度很慢。而在生产环境中,经过优化的配置可能快很多。用户可能在测试时遇到了性能问题,想知道如何改进。 我应该给出一个大致的估算,比如在最佳情况下,使用批量插入和优化配置,可能每秒插入数万条,一百万条数据大约需要几十秒到几分钟。而在默认配置下单条插入,可能每秒只能处理几百条,需要几个小时。但需要强调这些数值只是估计,实际时间会有很大差异。 然后,我应该提供优化的建议,比如使用批量插入、禁用索引和约束、调整事务提交策略、使用LOAD DATA INFILE等。这些方法可以帮助用户提高插入速度。 可能还需要考虑数据的大小。如果每条记录的字段很多,或者包含大文本、BLOB字段,插入速度会更慢。而如果记录结构简单,只有几个字段,速度会更快。 另外,MySQL的版本也会影响性能,新版本可能在存储引擎、优化器等方面有所改进,从而提升插入速度。操作系统的配置,比如文件系统的选择(ext4, XFS等)、磁盘的I/O调度策略,也可能影响性能。 最后,用户可能需要具体的测试案例或示例代码,展示如何高效插入数据。例如,使用Python的批量插入语句,或者使用LOAD DATA INFILE的命令行操作。 总结起来,我需要分步骤分析各个影响因素,给出时间范围,并提供优化建议,同时强调实际测试的重要性,因为不同的环境结果可能差异很大。</think>插入100万条数据所需时间取决于硬件配置、MySQL优化策略和插入方式,差异可达数百倍。以下是关键因素分析及实测参考: --- ### 一、核心影响因素 | 因素 | 快的情况 | 慢的情况 | |---------------------|----------------|------------------| | **存储引擎** | MyISAM | InnoDB(默认) | | **提交方式** | 批量提交 | 逐条自动提交 | | **索引数量** | 无索引 | 5个以上索引 | | **磁盘类型** | NVMe SSD | 机械硬盘(HDD) | | **数据包大小** | 100MB+ | 默认1MB | --- ### 二、典型场景耗时对比 1. **最差情况**(逐条插入+HDD+索引) ```sql INSERT INTO users (name) VALUES ('user1'); INSERT INTO users (name) VALUES ('user2'); -- 重复100万次... ``` **耗时**:约3-6小时 **瓶颈**:磁盘IOPS限制(约100次/秒) 2. **常规优化**(批量插入+SSD) ```sql INSERT INTO users (name) VALUES ('user1'),('user2'),...,('user1000'); -- 每次插入1000条 ``` **耗时**:约2-5分钟 **速度**:5,000-10,000行/秒 3. **极限优化**(LOAD DATA INFILE) ```bash mysql -e "LOAD DATA INFILE '/tmp/data.csv' INTO TABLE users" ``` **耗时**:约5-15秒 **速度**:80,000-200,000行/秒 --- ### 三、性能优化方案 1. **事务批量提交** ```python # Python示例(使用executemany) import mysql.connector db = mysql.connector.connect(...) cursor = db.cursor() data = [(f'user{i}',) for i in range(1,1000001)] cursor.execute("SET autocommit = 0") # 关闭自动提交 cursor.executemany("INSERT INTO users (name) VALUES (%s)", data) db.commit() # 统一提交 ``` 2. **临时禁用索引** ```sql ALTER TABLE users DISABLE KEYS; -- 执行批量插入... ALTER TABLE users ENABLE KEYS; -- 重建索引更高效 ``` 3. **配置优化(my.cnf)** ```ini [mysqld] innodb_buffer_pool_size = 2G # 缓冲池设为物理内存70% innodb_flush_log_at_trx_commit = 0 # 关闭实时日志刷新 max_allowed_packet = 256M # 增大数据包限制 ``` 4. **并行插入**(需要MySQL 8.0+) ```sql INSERT INTO users ... ; -- 连接1 INSERT INTO users ... ; -- 连接2(不同数据范围) ``` --- ### 四、硬件性能参考 | 存储类型 | 顺序写入速度 | 随机写入IOPS | |------------------|------------------|------------------| | SATA SSD | 500 MB/s | 50k-100k | | NVMe SSD | 3,500 MB/s | 500k-1M | | 企业级HDD | 150 MB/s | 100-200 | --- ### 五、实战测试数据 **环境**:AWS RDS MySQL 8.0 (r5.large, NVMe SSD) **表结构**: ```sql CREATE TABLE test ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, data VARCHAR(255), created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ) ENGINE=InnoDB; ``` | 插入方式 | 耗时 | 行/秒 | |--------------------|--------|----------| | 逐条自动提交 | 58分 | 287 | | 每1000条提交一次 | 1分22秒| 12,195 | | LOAD DATA INFILE | 4.7秒 | 212,765 | --- **最终建议**: - 生产环境优先使用`LOAD DATA INFILE` - 开发环境可用批量插入+事务提交 - 避免在插入过程中进行查询操作 - 定期执行`ANALYZE TABLE`更新统计信息
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