Mysql大指量插入數據時SQL語句的優化

SQL語句的優化我們通過通過慢查詢來進行了，但如果是大批量數據插入時這個沒有我們只有進行其它方面的優化了，具體的總結了一篇文章，我們來看看。

1) 對於Myisam類型的表，可以通過以下方式快速的導入大量的數據。
 
    ALTER TABLE tblname DISABLE KEYS;
    loading the data
    ALTER TABLE tblname ENABLE KEYS;

這兩個命令用來打開或者關閉Myisam表非唯一索引的更新。在導入大量的數據到一個非空的Myisam表時，通過設置這兩個命令，可以提高導入的效率。對於導入大量數據到一個空的Myisam表，默認就是先導入數據然後才創建索引的，所以不用進行設置。

而對於Innodb類型的表，這種方式並不能提高導入數據的效率。

2) 對於Innodb類型的表，我們有以下幾種方式可以提高導入的效率：

因為Innodb類型的表是按照主鍵的順序保存的，所以將導入的數據按照主鍵的順序排列，可以有效的提高導入數據的效率。如果Innodb表沒有主鍵，那麼系統會默認創建一個內部列作為主鍵，所以如果可以給表創建一個主鍵，將可以利用這個優勢提高導入數據的效率。

在導入數據前執行SET UNIQUE_CHECKS=0，關閉唯一性校驗，在導入結束後執行SET UNIQUE_CHECKS=1，恢復唯一性校驗，可以提高導入的效率。

如果應用使用自動提交的方式，建議在導入前執行SET AUTOCOMMIT=0，關閉自動提交，導入結束後再執行SET AUTOCOMMIT=1，打開自動提交，也可以提高導入的效率。

經過對MySQL innodb的一些性能測試，發現一些可以提高insert效率的方法，供大家參考參考。

1. 一條SQL語句插入多條數據。

常用的插入語句如：
 
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
  VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
  VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);

修改成：

INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
  VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0), ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);
修改後的插入操作能夠提高程序的插入效率。這裡第二種SQL執行效率高的主要原因是合並後日志量（MySQL的binlog和innodb的事務讓日志）減少了，降低日志刷盤的數據量和頻率，從而提高效率。通過合並SQL語句，同時也能減少SQL語句解析的次數，減少網絡傳輸的IO。
這裡提供一些測試對比數據，分別是進行單條數據的導入與轉化成一條SQL語句進行導入，分別測試1百、1千、1萬條數據記錄。

 

2. 在事務中進行插入處理。

 

把插入修改成：

START TRANSACTION;
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
  VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
  VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);
...
COMMIT;

3. 數據有序插入。

數據有序的插入是指插入記錄在主鍵上是有序排列，例如datetime是記錄的主鍵：
 
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
  VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
  VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
  VALUES ('2', 'userid_2', 'content_2',2);

修改成： 

INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
  VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
  VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
  VALUES ('2', 'userid_2', 'content_2',2);

由於數據庫插入時，需要維護索引數據，無序的記錄會增大維護索引的成本。我們可以參照innodb使用的B+tree索引，如果每次插入記錄都在索引的最後面，索引的定位效率很高，並且對索引調整較小；如果插入的記錄在索引中間，需要B+tree進行分裂合並等處理，會消耗比較多計算資源，並且插入記錄的索引定位效率會下降，數據量較大時會有頻繁的磁盤操作。

下面提供隨機數據與順序數據的性能對比，分別是記錄為1百、1千、1萬、10萬、100萬。

從測試結果來看，該優化方法的性能有所提高，但是提高並不是很明顯。

性能綜合測試：

這裡提供了同時使用上面三種方法進行INSERT效率優化的測試。

從測試結果可以看到，合並數據+事務的方法在較小數據量時，性能提高是很明顯的，數據量較大時（1千萬以上），性能會急劇下降，這是由於此時數據量超過了innodb_buffer的容量，每次定位索引涉及較多的磁盤讀寫操作，性能下降較快。而使用合並數據+事務+有序數據的方式在數據量達到千萬級以上表現依舊是良好，在數據量較大時，有序數據索引定位較為方便，不需要頻繁對磁盤進行讀寫操作，所以可以維持較高的性能。

注意事項：

1. SQL語句是有長度限制，在進行數據合並在同一SQL中務必不能超過SQL長度限制，通過max_allowed_packet配置可以修改，默認是1M，測試時修改為8M。
2. 事務需要控制大小，事務太大可能會影響執行的效率。MySQL有innodb_log_buffer_size配置項，超過這個值會把innodb的數據刷到磁盤中，這時，效率會有所下降。所以比較好的做法是，在數據達到這個這個值前進行事務提交。