插入分析

MySQL中插入一個記錄需要的時間由下列因素組成，其中的數字表示大約比例：

• 連接：（3）

• 發送查詢給服務器：（2）

• 分析查詢：（2）

• 插入記錄：（1x記錄大小）

• 插入索引：（1x索引）

• 關閉：（1）

如果我們每插入一條都執行一個SQL語句，那么我們需要執行除了連接和關閉之外的所有步驟N次，這樣是非常耗時的，優化的方式有一下幾種：

1. 在每個insert語句中寫入多行，批量插入

2. 將所有查詢語句寫入事務中

3. 利用Load Data導入數據

每種方式執行的性能如下。

Innodb引擎

InnoDb 給 MySQL 提供了具有事務(commit)、回滾(rollback)和崩潰修復能力(crash recovery capabilities)的事務安全(transaction-safe (ACID compliant))型表。InnoDb 提供了行鎖(locking on row level)以及外鍵約束(FOREIGN KEY constraints)。

InnoDb 的設計目標是處理大容量數據庫系統，它的 CpU 利用率是其它基于磁盤的關系數據庫引擎所不能比的。在技術上，InnoDb 是一套放在 MySQL 后臺的完整數據庫系統，InnoDb 在主內存中建立其專用的緩沖池用于高速緩沖數據和索引。

測試環境

Macbook Air 12mid apache2.2.26 php5.5.10 mysql5.6.16

總數100W條數據

插入完后數據庫大小38.6Mb（無索引），46.8（有索引）

• 無索引單條插入 總耗時：229s 峰值內存：246Kb

• 有索引單條插入 總耗時：242s 峰值內存：246Kb

• 無索引批量插入 總耗時：10s 峰值內存：8643Kb

• 有索引批量插入 總耗時：16s 峰值內存：8643Kb

• 無索引事務插入 總耗時：78s 峰值內存：246Kb

• 有索引事務插入 總耗時：82s 峰值內存：246Kb

• 無索引Load Data插入 總耗時：12s 峰值內存：246Kb

• 有索引Load Data插入 總耗時：11s 峰值內存：246Kb

MyIASM引擎

MyISAM 是MySQL缺省存貯引擎。設計簡單，支持全文搜索。

測試環境

Macbook Air 12mid apache2.2.26 php5.5.10 mysql5.6.16

總數100W條數據

插入完后數據庫大小19.1Mb（無索引），38.6（有索引）

• 無索引單條插入 總耗時：82s 峰值內存：246Kb

• 有索引單條插入 總耗時：86s 峰值內存：246Kb

• 無索引批量插入 總耗時：3s 峰值內存：8643Kb

• 有索引批量插入 總耗時：7s 峰值內存：8643Kb

• 無索引Load Data插入 總耗時：6s 峰值內存：246Kb

• 有索引Load Data插入 總耗時：8s 峰值內存：246Kb

總結

我測試的數據量不是很大，不過可以大概了解這幾種插入方式對于速度的影響，最快的必然是Load Data方式。這種方式相對比較麻煩，因為涉及到了寫文件，但是可以兼顧內存和速度。

二、pHp+MySQL百萬數據插入

第一種方法：使用insert into 插入，代碼如下：

最后顯示為：23:25:05 01:32:05 也就是花了2個小時多! 這是時間擼幾把 都行。。。

第二種方法：使用事務提交，批量插入數據庫(每隔10W條提交下)

最后顯示消耗的時間為：22:56:13 23:04:00 ，一共8分13秒  ，代碼如下：

時間是一下縮短不少但還是有點長。

第三種方法：使用優化SQL語句：將SQL語句進行拼接，使用 insert into table () values  (),(),(),()然后再一次性插入，如果字符串太長，

則需要配置下MYSQL，在mysql 命令行中運行 ：set global max_allowed_packet =  2*1024*1024*10;消耗時間為：11:24:06 11:24:11;

我擦 插入200W條測試數據僅僅用了不到6秒鐘!代碼如下：

可能這里又會有人說數據不大 sql文件導出來也是小200M 5秒鐘 對一表格 進行200萬條數據 速度已經不錯了。

這個再跟大家說一個 Tp框架了的 addall方法

速度也很快 但是還不如原生。

著了說一下其中可能會遇到的問題  比如試驗時可能會出現pHp內存限制 和mysql的SQL語句溢出甚至宕機

這里數幾個方案

1、可以進行相關的配置php.ini  my.ini 等

2、大家可以用隊列進行分批處理

3、或者自己的一些方法

當前題目：pHp+MySQL百萬級數據插入的優化操作技巧
文章轉載：http://www.2m8n56k.cn/news40/297290.html

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