如何进行ＭySQL批量insert效率对比

这篇文章给大家介绍如何进行ＭySQL批量insert效率对比，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

ＭySQL批量insert效率对比

事例如下: [root@BDMYSQL-200-104 dumpdir]# more phone_area_new.sql  INSERT INTO `phone_area_new` VALUES (1302357, 江苏省, 江苏-南通, 南通); INSERT INTO `phone_area_new` VALUES (1302358, 江苏省, 江苏-南通, 南通); INSERT INTO `phone_area_new` VALUES (1302359, 江苏省, 江苏-南通, 南通); INSERT INTO `phone_area_new` VALUES (1302360, 浙江省, 浙江杭州, 杭州); INSERT INTO `phone_area_new` VALUES (1302361, 浙江省, 浙江杭州, 杭州); INSERT INTO `phone_area_new` VALUES (1302362, 浙江省, 浙江杭州, 杭州); INSERT INTO `phone_area_new` VALUES (1302363, 浙江省, 浙江杭州, 杭州); INSERT INTO `phone_area_new` VALUES (1302364, 浙江省, 浙江杭州, 杭州); INSERT INTO `phone_area_new` VALUES (1302365, 浙江省, 浙江杭州, 杭州); INSERT INTO `phone_area_new` VALUES (1302366, 浙江省, 浙江杭州, 杭州); INSERT INTO `phone_area_new` VALUES (1301743, 贵州省, 贵州-贵阳, 贵阳); INSERT INTO `phone_area_new` VALUES (1301744, 贵州省, 贵州-安顺, 安顺); INSERT INTO `phone_area_new` VALUES (1301745, 贵州省, 贵州-贵阳, 贵阳); INSERT INTO `phone_area_new` VALUES (1301746, 贵州省, 贵州-贵阳, 贵阳); INSERT INTO `phone_area_new` VALUES (1301747, 贵州省, 贵州-贵阳, 贵阳); INSERT INTO `phone_area_new` VALUES (1301748, 贵州省, 贵州-贵阳, 贵阳); INSERT INTO `phone_area_new` VALUES (1301749, 贵州省, 贵州-遵义, 遵义); INSERT INTO `phone_area_new` VALUES (1301750, 河南省, 河南-焦作, 焦作); --More--(0%) 行数大概有271255行: [root@BDMYSQL-200-104 dumpdir]# wc -l phone_area_new.sql 271255 phone_area_new.sql 如果不合并insert大概需要３个小时左右才导入完,这样很悲剧，现在我们针对合并数量进行对比

1. 全并1000条数据 首先进行文本处理

 [root@BDMYSQL-200-104 dumpdir]#  sed :a;N;s/;\r\?\n[^(]*/,/;0~1000!ba phone_area_new.sql >mm.sql

清除表中数据

 system@localhost 21:01:  [netdata]> truncatetable phone_area_new; Query OK,0 rows affected (0.20 sec)

测试导入数据

 [root@BDMYSQL-200-104 dumpdir]#  time mysql netdata<mm.sql real    0m19.028s user    0m0.155s sys 0m0.008s

速度惊人,尽然只需要19S 2. 全并5000条数据 操作之前需要清理数据

 system@localhost 21:01:  [netdata]> truncate table phone_area_new; Query OK, 0 rows affected (0.20sec)

合并数据

 [root@BDMYSQL-200-104 dumpdir]#  sed :a;N;s/;\r\?\n[^(]*/,/;0~5000!ba phone_area_new.sql >mm.sql

测试导入数据

 [root@BDMYSQL-200-104 dumpdir]# time mysql netdata<mm.sql  real    0m8.634s user    0m0.151s sys 0m0.008s

竟然只要8S，还能不能更快 2. 全并7000条数据 操作之前需要清理数据

 system@localhost 22:16:  [netdata]> truncate table phone_area_new; Query OK, 0 rows affected (0.24 sec)

合并数据

 [root@BDMYSQL-200-104 dumpdir]#  sed :a;N;s/;\r\?\n[^(]*/,/;0~7000!ba phone_area_new.sql >mm.sql

注释这里做合并花了十几秒 导入数据

 [root@BDMYSQL-200-104 dumpdir]#  time mysql netdata<mm.sql real    0m7.290s user    0m0.146s sys 0m0.011s

7S，还能不能更快 2. 全并8000条数据 操作之前需要清理数据

 system@localhost 22:20:  [netdata]> truncatetable phone_area_new; Query OK,0 rows affected (0.20 sec)

合并数据

 [root@BDMYSQL-200-104 dumpdir]#  sed :a;N;s/;\r\?\n[^(]*/,/;0~8000!ba phone_area_new.sql >mm.sql

导入数据

 [root@BDMYSQL-200-104 dumpdir]# time mysql netdata<mm.sql  real    0m7.477s user    0m0.144s sys 0m0.012s批量提交数跟硬件IO性能有很大关系，硬件ＩＯ越好批量提交数可以设置高点

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