作者：mobiledu2502922957 | 来源：互联网 | 2022-06-09 02:02
这篇文章通过实例跟大家介绍了Mysql中几种插入方法的效率对比，这其中包括逐条插入、基于事务的批量插入、单条语句一次插入多组数据以及导入数据文件等四种方法的对比，文中通过实例代码介绍很详细，需要的朋友们下来来一起看看吧。
前言
最近因为工作的需要，要在Mysql里插入大量的数据大约1000w，目测会比较耗时。所以现在就像测试一下到底用什么插入数据的方法比较快捷高效。
下面就针对每一种方法分别测试不同数据量下的插入效率。
测试数据库的基本与操作如下：
mysql> create database test;
Query OK, 1 row affected (0.02 sec)
mysql> use test;
Database changed
mysql> create table mytable(id int primary key auto_increment ,value varchar(50));
Query OK, 0 rows affected (0.35 sec)
mysql> desc mytable;
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| value | varchar(50) | YES | | NULL | |
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
2 rows in set (0.02 sec)
方便测试，这里建了一个表，两个字段，一个是自增的id，另一个是字符串表示内容。
测试时每次实验结束都要mysql> truncate mytable，来清空已存在的表。
方法一：逐条插入
测试代码：（中间有1000条insert语句，用vim复制粘贴比较方便，写完后保存到a.sql，然后在mysql提示符中输入source a.sql）
set @start=(select current_timestamp(6));
insert into mytable values(null,"value");
......
insert into mytable values(null,"value");
set @end=(select current_timestamp(6));
select @start;
select @end;
输出结果：
Query OK, 1 row affected (0.03 sec)
......
Query OK, 1 row affected (0.03 sec)
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
+----------------------------+
| @start |
+----------------------------+
| 2016-05-05 23:06:51.267029 |
+----------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
+----------------------------+
| @end |
+----------------------------+
| 2016-05-05 23:07:22.831889 |
+----------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
总共耗时31.56486s，事实上几乎每条语句花的时间是差不多的，基本就是30ms。
这样子1000w的数据就得花87h。
至于更大的数据量也就不试了，这种方法肯定不可取。
方法二：基于事务的批量插入
实际上就是把这么多的查询放在一个事务中。事实上方法一中没一条语句都开了一个事务，因此才会特别慢。
测试代码：（与方法一基本类似，主要添加两行，由于比较快，这里测试了多种数据量）
set @start=(select current_timestamp(6));
start transaction;
insert into mytable values(null,"value");
......
insert into mytable values(null,"value");
commit;
set @end=(select current_timestamp(6));
select @start;
select @end;
测试结果：
数据量 时间(s)
1k 0.1458
1w 1.0793
10w 5.546006
100w 38.930997
看出来基本是对数时间，效率还是比较高的。
方法三：单条语句一次插入多组数据
就是一条insert一次插入多个value。
测试代码：
insert into mytable values (null,"value"),
(null,"value"),
......
(null,"value");
测试结果：
数据量 时间(s)
1k 0.15
1w 0.80
10w 2.14
100w *
看上去也是对数时间，而且比方法二要稍微快一点。不过问题在于单次SQL语句是有缓冲区大小限制的，虽然可以修改配置让他变大，但也不能太大。所以在插入大批量的数据时也用不了。
方法四：导入数据文件
将数数据写成数据文件直接导入（参照上一节）。
数据文件（a.dat）：
null value
null value
.....
null value
null value
测试代码：
mysql> load data local infile "a.dat" into table mytable;
测试结果：
数据量 时间(s)
1k 0.13
1w 0.75
10w 1.97
100w 6.75
1000w 58.18
时间最快，就是他了。。。。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对的支持。
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