對于一些數據量較大的系統，面臨的問題除了是查詢效率低下，還有一個很重要的問題就是插入時間長。我們就有一個業務系統，每天的數據導入需要4-5個鐘。這種費時的操作其實是很有風險的，假設程序出了問題，想重跑操作那是一件痛苦的事情。因此，提高大數據量系統的MySQL insert效率是很有必要的。
經過對MySQL的測試，發現一些可以提高insert效率的方法，供大家參考參考。
1、一條SQL語句插入多條數據。
常用的插入語句如：
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1); |
修改成：
| INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0), ('1', 'userid_1', 'content_1', 1); |
修改后的插入操作能夠提高程序的插入效率。這里第二種SQL執行效率高的主要原因有兩個，一是減少SQL語句解析的操作，只需要解析一次就能進行數據的插入操作，二是SQL語句較短，可以減少網絡傳輸的IO。
這里提供一些測試對比數據，分別是進行單條數據的導入與轉化成一條SQL語句進行導入，分別測試1百、1千、1萬條數據記錄。
2、在事物中進行插入處理。
把插入修改成：
START TRANSACTION;
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);
...
COMMIT; |
使用事物可以提高數據的插入效率，這是因為進行一個INSERT操作時，MySQL內部會建立一個事物，在事物內進行真正插入處理。通過使用事物可以減少創建事物的消耗，所有插入都在執行后才進行提交操作。
這里也提供了測試對比，分別是不使用事物與使用事物在記錄數為1百、1千、1萬的情況。
性能測試：
這里提供了同時使用上面兩種方法進行INSERT效率優化的測試。即多條數據合并為同一個SQL，并且在事物中進行插入。
從測試結果可以看到，insert的效率大概有50倍的提高，這個一個很客觀的數字。
注意事項：
1、SQL語句是有長度限制，在進行數據合并在同一SQL中務必不能超過SQL長度限制，通過max_allowed_packe配置可以修改，默認是1M。
2、事物需要控制大小，事物太大可能會影響執行的效率。MySQL有innodb_log_buffer_size配置項，超過這個值會日志會使用磁盤數據，這時，效率會有所下降。所以比較好的做法是，在事物大小達到配置項數據級前進行事物提交。