MySQL批量SQL插入性能优化详解

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经过对MySQL InnoDB的一些性能测试，发现一些可以提高insert效率的方法，供大家参考参考。

1、一条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 (&＃39;0&＃39;, &＃39;userid_0&＃39;, &＃39;content_0&＃39;, 0);
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) 
    VALUES (&＃39;1&＃39;, &＃39;userid_1&＃39;, &＃39;content_1&＃39;, 1);

修改成：

INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) 
    VALUES (&＃39;0&＃39;, &＃39;userid_0&＃39;, &＃39;content_0&＃39;, 0), (&＃39;1&＃39;, &＃39;userid_1&＃39;, &＃39;content_1&＃39;, 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是合并后日志量（MySQL的binlog和innodb的事务让日志）减少了，降低日志刷盘的数据量和频率，从而提高效率。通过合并SQL语句，同时也能减少SQL语句解析的次数，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。

从测试结果可以看到，合并数据+事务的方法在较小数据量时，性能提高是很明显的，数据量较大时（1千万以上），性能会急剧下降，这是由于此时数据量超过了innodb_buffer的容量，每次定位索引涉及较多的磁盘读写操作，性能下降较快。而使用合并数据+事务+有序数据的方式在数据量达到千万级以上表现依旧是良好，在数据量较大时，有序数据索引定位较为方便，不需要频繁对磁盘进行读写操作，所以可以维持较高的性能。

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_packet配置可以修改，默认是1M，测试时修改为8M。

2、事务需要控制大小，事务太大可能会影响执行的效率。MySQL有innodb_log_buffer_size配置项，超过这个值会把innodb的数据刷到磁盘中，这时，效率会有所下降。所以比较好的做法是，在数据达到这个这个值前进行事务提交。

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