mysql大批量导入数据

程序员文章站 2022-05-17 19:07:18

...

环境说明：

        数据量 ： 10058624条  （大约一千零6万条数据，本地机器运行）

        数据大小 ：  1093.56MB  （1.1G）

        MYSQL版本  : 5.7  （装在服务器上）

        MYSQL引擎： InnoDB

        MYSQL未做任何优化，配置如图：

mysql大批量导入数据

一、数据文件读取
因为项目要求读取的是dbf文件，数据量比较大，所以单独写了一个程序，测试一下数据读取用多久。

未做任何保存、配置，只是将数据循环遍历一边。计算出时间：

数据量：10058624条（大约一千零6万条数据，截图中没有显示）

读取用时： 19s
mysql大批量导入数据

二、代码优化。（mysql配置不动）

方式一：传统方式

mysql大批量导入数据

输出时间：

    Program running   index :  10000 use : 7 s 
    Program running   index :  20000 use : 15 s 
    Program running   index :  30000 use : 21 s 
    Program running   index :  40000 use : 28 s 
    Program running   index :  50000 use : 34 s 
    Program running   index :  60000 use : 41 s 
    Program running   index :  70000 use : 48 s 
    Program running   index :  80000 use : 54 s 
    Program running   index :  90000 use : 61 s 
    Program running   index :  100000 use : 69 s  
    Program running   index :  500000 use : 346 s  
    Program running   index :  1000000 use : 693 s 
    Program running   index :  1500000 use : 1042 s 
    Program running   index :  2000000 use : 1402 s 
    Program running   index :  2500000 use : 1757 s

总结：

       运行很慢，平均插入一万条需要耗时7s，

那么一千万条，预计需要7000s 。（ 117 min ，即将近两个小时。。）

方式二：将sql中的多个value值，拼在一起，进行插入操作。
实例：

insert into tableName (id,name) values (‘1’, ‘张三’) ;

insert into tableName (id,name) values (‘2’, ‘李斯’) ;

insert into tableName (id,name) values (‘3’, ‘王五’) ;

变成：

insert into tableName (id,name) values (‘1’, ‘张三’) , (‘2’, ‘李斯’) , (‘3’, ‘王五’) ;

代码片段截图：

mysql大批量导入数据

运行结果分析：

batchSize : 多少条数据，拼成一条SQL

submitSize : 多少条SQL提交一次

处理数据完成 ==> batchSize : 500 , submitSize: 1 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 190 s , 处理速度： 52940 条/s
处理数据完成 ==> batchSize : 500 , submitSize: 5 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 144 s , 处理速度： 69851 条/s
处理数据完成 ==> batchSize : 500 , submitSize: 10 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 137 s , 处理速度： 73420 条/s
处理数据完成 ==> batchSize : 1000 , submitSize: 1 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 161 s , 处理速度： 62475 条/s
处理数据完成 ==> batchSize : 1000 , submitSize: 5 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 134 s , 处理速度： 75064 条/s
处理数据完成 ==> batchSize : 1000 , submitSize: 10 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 133 s , 处理速度： 75628 条/s
处理数据完成 ==> batchSize : 5000 , submitSize: 1 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 144 s , 处理速度： 69851 条/s
处理数据完成 ==> batchSize : 5000 , submitSize: 5 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 136 s , 处理速度： 73960 条/s
处理数据完成 ==> batchSize : 5000 , submitSize: 10 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 134 s , 处理速度： 75064 条/s
处理数据完成 ==> batchSize : 10000 , submitSize: 1 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 143 s , 处理速度： 70340 条/s
处理数据完成 ==> batchSize : 10000 , submitSize: 5 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 138 s , 处理速度： 72888 条/s
处理数据完成 ==> batchSize : 10000 , submitSize: 10 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 137 s , 处理速度： 73420 条/s
处理数据完成 ==> batchSize : 100000 , submitSize: 1 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 137 s , 处理速度： 73420 条/s
处理数据完成 ==> batchSize : 100000 , submitSize: 5 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 136 s , 处理速度： 73960 条/s
处理数据完成 ==> batchSize : 100000 , submitSize: 10 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 135 s , 处理速度： 74508 条/s

处理数据完成 ==> batchSize : 1000000 , submitSize: 1 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 148 s , 处理速度： 67963 条/s

总结：

最快处理速度：
每1000条数据拼一条SQL语句，批量提交10条SQL语句，
插入数据总条数 size : 10058624 total use : 133 s , 处理速度： 75628 条/s

总结：

    代码效率明显会比第一次提升N倍，推荐用这种方式进行插入。

注：

种方式会报异常，

Packet for query is too large (1117260 > 1048576). You can change this value on the server by setting the max_allowed_packet’ variable.

原因&解决方案：

    Sql语句过长，超过限制，需要调整 mysql 参数：

修改 /etc/my.comf 文件，添加参数： max_allowed_packet = 128M 。（大小可以自己测试）

方式三、改写所有 insert into 语句为 insert delayed into
这个insert delayed不同之处在于：立即返回结果，后台进行处理插入。

mysql大批量导入数据

测试速度：

处理数据完成 ==> batchSize : 1000 , submitSize: 10 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 138 s , 处理速度： 72888 条/s

处理数据完成 ==> batchSize : 1000 , submitSize: 10 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 139 s , 处理速度： 72364 条/s

总结：

性能并没有发现明显提升…

三、数据库参数优化

这次修改了下面四个配置项：

1）将 innodb_flush_log_at_trx_commit 配置设定为0；按过往经验设定为0，插入速度会有很大提高。

当innodb_flush_log_at_trx_commit=0时, log buffer将每秒一次地写入log file, 并且log file的flush(刷新到disk)操作同时进行. 此时, 事务提交是不会主动触发写入磁盘的操作.

当innodb_flush_log_at_trx_commit=1时(默认), 每次事务提交时, MySQL会把log buffer的数据写入log file, 并且将log file flush(刷新到disk)中去.

当innodb_flush_log_at_trx_commit=2时, 每次事务提交时, MySQL会把log buffer的数据写入log file, 但不会主动触发flush(刷新到disk)操作同时进行. 然而, MySQL会每秒执行一次flush(刷新到disk)操作.

然而, 每秒flush并不能确保100%每秒发生, 因为os调度问题.

默认的1可以获得更好地数据安全, 但性能会打折扣. 不过非1时, 在遇到crash可能会丢失1秒的事务; 设置为0时, 任何mysqld进程crash会丢失上1秒的事务; 设置为2时, 任何os crash或者机器掉电会丢失上1秒的事务; InnoDB的crash recovery运行时会忽略这些数据.

2）将 innodb_autoextend_increment 配置由于默认8M 调整到 128M

此配置项作用主要是当tablespace 空间已经满了后，需要MySQL系统需要自动扩展多少空间，每次tablespace 扩展都会让各个SQL 处于等待状态。增加自动扩展Size可以减少tablespace自动扩展次数。

3）将 innodb_log_buffer_size 配置由于默认1M 调整到 16M
此配置项作用设定innodb 数据库引擎写日志缓存区；将此缓存段增大可以减少数据库写数据文件次数。

4）将 innodb_log_file_size 配置由于默认 8M 调整到 128M
此配置项作用设定innodb 数据库引擎UNDO日志的大小；从而减少数据库checkpoint操作。

经过以上调整，系统插入速度由于原来10分钟几万条提升至1秒1W左右；注：以上参数调整，需要根据不同机器来进行实际调整。特别是 innodb_flush_log_at_trx_commit、innodb_log_buffer_size和 innodb_log_file_size 需要谨慎调整；因为涉及MySQL本身的容灾处理。

5）修改 max_allowed_packet
sql语句过长会报错，增加长度。

最终修改参数：

    max_allowed_packet = 128M
    innodb_flush_log_at_trx_commit = 0
    innodb_log_buffer_size = 16M
    innodb_autoextend_increment = 128M
    innodb_log_file_size = 128M
    innodb_buffer_pool_size = 4096M

测试运行结果：

处理数据完成 ==> batchSize : 1000 , submitSize: 1 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 134 s , 处理速度： 75064 条/s
处理数据完成 ==> batchSize : 1000 , submitSize: 5 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 129 s , 处理速度： 77973 条/s
处理数据完成 ==> batchSize : 1000 , submitSize: 10 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 128 s , 处理速度： 78583 条/s

处理数据完成 ==> batchSize : 10000 , submitSize: 1 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 139 s , 处理速度： 72364 条/s
处理数据完成 ==> batchSize : 10000 , submitSize: 5 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 138 s , 处理速度： 72888 条/s
处理数据完成 ==> batchSize : 10000 , submitSize: 10 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 138 s , 处理速度： 72888 条/s

处理数据完成 ==> batchSize : 100000 , submitSize: 1 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 137 s , 处理速度： 73420 条/s
处理数据完成 ==> batchSize : 100000 , submitSize: 5 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 136 s , 处理速度： 73960 条/s
处理数据完成 ==> batchSize : 100000 , submitSize: 10 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 135 s , 处理速度： 74508 条/s

四、更换数据库表引擎
1、采用MyISAM 数据引擎

建表语句：

        DROP TABLE IF EXISTS `DBF_MyISAM`;

        CREATE TABLE `DBF_MyISAM` (
          `GDDM` varchar(255) DEFAULT NULL,
          `GDXM` varchar(255) DEFAULT NULL,
          `BS` varchar(255) DEFAULT NULL,
          `MJBH` varchar(255) DEFAULT NULL
        ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;

执行效果：（最快用时97 s ）

处理数据完成 ==> batchSize : 1000 , submitSize: 10 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 97 s , 处理速度： 103697 条/s
处理数据完成 ==> batchSize : 5000 , submitSize: 10 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 106 s , 处理速度： 94892 条/s
处理数据完成 ==> batchSize : 10000 , submitSize: 10 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 107 s , 处理速度： 94005 条/s
处理数据完成 ==> batchSize : 100000 , submitSize: 10 插入数据总条数 size : 10058624 total use : 107 s , 处理速度： 94005 条/s

总结：采用MyISAM 数据引擎性能上会比用InnoDB 快，性能提升 25% 左右。

最快时间为97s ,如果去除掉读取文件的时间19s ，
插入10058624 （一千零五万八）条数据，只需要 78 s 。因机器、网络不同，时间略有差异。

分区，多线程，读写分离等技术都可以提高数据插入数据，本篇文章先不做概述

如果有不正确或者更好的解决方案，欢迎指正，不胜感谢…

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