MySQL 中如何提高插入数据的性能

Question

对于一些数据量较大的系统，面临的问题除了是查询效率低下，还有一个很重要的问题就是插入时间长。我们就有一个业务系统，每天的数据导入需要 4-5 个钟。这种费时的操作其实是很有风险的，假设程序出了问题，想重跑操作那是一件痛苦的事情。因此提高大数据量系统的 MySQL 插入效率是很有必要的。

经过对 MySQL 的测试，发现一些可以提高插入效率的方法，供大家参考参考。

单条 SQL 语句插入多条数据

常用的插入语句如：

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);

修改后的插入操作能够提高程序的插入效率。这里第二种SQL执行效率高的主要原因有两个，一是减少 SQL 语句解析的操作， 只需要解析一次就能进行数据的插入操作，二是 SQL 语句较短，可以减少网络传输的 IO。

这里提供一些测试对比数据，分别是进行单条数据的导入与转化成一条SQL语句进行导入，分别测试1百、1千、1万条数据记录。

记录数	单条数据插入	多条数据插入
1百	0.149s	0.011s
1千	1.231s	0.047s
1万	11.678s	0.218s

在事物中进行插入处理

把插入修改成：

START TRANS ACTION;
INSERTINTO`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;

使用事物可以提高数据的插入效率，这是因为进行一个 INSERT 操作时，MySQL 内部会建立一个事物，在事物内进行真正插入处理。通过使用事物可以减少创建事物的消耗，所有插入都在执行后才进行提交操作。

这里也提供了测试对比，分别是不使用事物与使用事物在记录数为1百、1千、1万的情况。

记录数	不使用事物	使用事物
1百	0.149s	0.033s
1千	1.231s	0.115s
1万	11.678s	1.050s

性能测试

这里提供了同时使用上面两种方法进行 INSERT 效率优化的测试。即多条数据合并为同一个 SQL，并且在事物中进行插入。

记录数	单条数据插入	合并数据+事物插入
1万	0m15.977s	0m0.309s
10万	1m52.204s	0m2.271s
100万	18m31.317s	0m23.332s

从测试结果可以看到，INSERT 的效率大概有 50 倍的提高，这个一个很客观的数字。

注意事项

1. SQL 语句是有长度限制，在进行数据合并在同一 SQL 中务必不能超过 SQL 长度限制，通过 max_allowed_packe 配置可以修改，默认是 1M。
2. 事物需要控制大小，事物太大可能会影响执行的效率。MySQL 有 innodb_log_buffer_size 配置项，超过这个值会日志会使用磁盘数据，这时效率会有所下降。所以比较好的做法是，在事物大小达到配置项数据级前进行事物提交。