ＭySQL批量insert效率對比

shawnloong發表於2017-01-15
SQL

ＭySQL批量insert效率對比

事例如下: 

 [root@BDMYSQL-200-104 dumpdir]# more phone_area_new.sql 
INSERT INTO `phone_area_new` VALUES ('1302357', '江蘇省', '江蘇-南通', '南通');
INSERT INTO `phone_area_new` VALUES ('1302358', '江蘇省', '江蘇-南通', '南通');
INSERT INTO `phone_area_new` VALUES ('1302359', '江蘇省', '江蘇-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', '貴州省', '貴州-貴陽', '貴陽');
INSERT INTO `phone_area_new` VALUES ('1301744', '貴州省', '貴州-安順', '安順');
INSERT INTO `phone_area_new` VALUES ('1301745', '貴州省', '貴州-貴陽', '貴陽');
INSERT INTO `phone_area_new` VALUES ('1301746', '貴州省', '貴州-貴陽', '貴陽');
INSERT INTO `phone_area_new` VALUES ('1301747', '貴州省', '貴州-貴陽', '貴陽');
INSERT INTO `phone_area_new` VALUES ('1301748', '貴州省', '貴州-貴陽', '貴陽');
INSERT INTO `phone_area_new` VALUES ('1301749', '貴州省', '貴州-遵義', '遵義');
INSERT INTO `phone_area_new` VALUES ('1301750', '河南省', '河南-焦作', '焦作');
--More--(0%)


行數大概有271255行: 

 [root@BDMYSQL-200-104 dumpdir]# wc -l phone_area_new.sql
271255 phone_area_new.sql


如果不合並insert大概需要３個小時左右才匯入完,這樣很悲劇，現在我們針對合併數量進行對比

1. 全並1000條資料 首先進行文字處理 
 [root@BDMYSQL-200-104 dumpdir]#  sed ':a;N;s/;\r\?\n[^(]*/,/;0~1000!ba' phone_area_new.sql >mm.sql


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


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


速度驚人,盡然只需要19S 2. 全並5000條資料 操作之前需要清理資料 
 system@localhost 21:01:  [netdata]> truncate table phone_area_new;
Query OK, 0 rows affected (0.20 sec)


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


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


竟然只要8S，還能不能更快 2. 全並7000條資料 操作之前需要清理資料 
 system@localhost 22:16:  [netdata]> truncate table phone_area_new;
Query OK, 0 rows affected (0.24 sec)


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


註釋這裡做合併花了十幾秒 匯入資料 
 [root@BDMYSQL-200-104 dumpdir]#  time mysql netdata<mm.sql

real    0m7.290s
user    0m0.146s
sys 0m0.011s


7S，還能不能更快 2. 全並8000條資料 操作之前需要清理資料 
 system@localhost 22:20:  [netdata]> truncate table phone_area_new;
Query OK, 0 rows affected (0.20 sec)


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


匯入資料 
 [root@BDMYSQL-200-104 dumpdir]# time mysql netdata<mm.sql 
real    0m7.477s
user    0m0.144s
sys 0m0.012s


總結：批量提交數跟硬體IO效能有很大關係，硬體ＩＯ越好批量提交數可以設定高點

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