MYSQL批量插入数据库实现语句性能分析
假定我们的表结构如下 代码如下 CREATE TABLE example ( example_id INT NOT NULL, name VARCHAR( 50 ) NOT NULL, value VARCHAR( 50 ) NOT NULL, other_value VARCHAR( 50 ) NOT NULL ) 通常情况下单条插入的sql语句我们会这么写: 代码如下 INSERT INTO ex
假定我们的表结构如下
代码如下
CREATE TABLE example (
example_id INT NOT NULL,
name VARCHAR( 50 ) NOT NULL,
value VARCHAR( 50 ) NOT NULL,
other_value VARCHAR( 50 ) NOT NULL
)
通常情况下单条插入的sql语句我们会这么写:
代码如下
INSERT INTO example
(example_id, name, value, other_value)
VALUES
(100, 'Name 1', 'Value 1', 'Other 1');
mysql允许我们在一条sql语句中批量插入数据,如下sql语句:
代码如下
INSERT INTO example
(example_id, name, value, other_value)
VALUES
(100, 'Name 1', 'Value 1', 'Other 1'),
(101, 'Name 2', 'Value 2', 'Other 2'),
(102, 'Name 3', 'Value 3', 'Other 3'),
(103, 'Name 4', 'Value 4', 'Other 4');
如果我们插入列的顺序和表中列的顺序一致的话,还可以省去列名的定义,如下sql
代码如下
INSERT INTO example
VALUES
(100, 'Name 1', 'Value 1', 'Other 1'),
(101, 'Name 2', 'Value 2', 'Other 2'),
(102, 'Name 3', 'Value 3', 'Other 3'),
(103, 'Name 4', 'Value 4', 'Other 4');
上面看上去没什么问题,下面我来使用sql语句优化的小技巧,下面会分别进行测试,目标是插入一个空的数据表200W条数据
第一种方法:使用insert into 插入,代码如下:
代码如下
$params = array('value'=>'50');
set_time_limit(0);
echo date("H:i:s");
for($i=0;$i
$connect_mysql->insert($params);
};
echo date("H:i:s");
最后显示为:23:25:05 01:32:05 也就是花了2个小时多!
第二种方法:使用事务提交,批量插入数据库(每隔10W条提交下)最后显示消耗的时间为:22:56:13 23:04:00 ,一共8分13秒 ,代码如下:
代码如下
echo date("H:i:s");
$connect_mysql->query('BEGIN');
$params = array('value'=>'50');
for($i=0;$i
$connect_mysql->insert($params);
if($i%100000==0){
$connect_mysql->query('COMMIT');
$connect_mysql->query('BEGIN');
}
}
$connect_mysql->query('COMMIT');
echo date("H:i:s");
第三种方法:使用优化SQL语句:将SQL语句进行拼接,使用 insert into table () values (),(),(),()然后再一次性插入,如果字符串太长,
则需要配置下MYSQL,在mysql 命令行中运行 :set global max_allowed_packet = 2*1024*1024*10;消耗时间为:11:24:06 11:25:06;
插入200W条测试数据仅仅用了1分钟!代码如下:
代码如下
$sql= "insert into twenty_million (value) values";
for($i=0;$i
$sql.="('50'),";
};
$sql = substr($sql,0,strlen($sql)-1);
$connect_mysql->query($sql);
最后总结下,,在插入大批量数据时,第一种方法无疑是最差劲的,而第二种方法在实际应用中就比较广泛,第三种方法在插入测试数据或者其他低要求时比较合适,速度确实快。

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MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

次の手順でphpmyadminを開くことができます。1。ウェブサイトコントロールパネルにログインします。 2。phpmyadminアイコンを見つけてクリックします。 3。MySQL資格情報を入力します。 4.「ログイン」をクリックします。

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

Redisは、単一のスレッドアーキテクチャを使用して、高性能、シンプルさ、一貫性を提供します。 I/Oマルチプレックス、イベントループ、ノンブロッキングI/O、共有メモリを使用して同時性を向上させますが、並行性の制限、単一の障害、および書き込み集約型のワークロードには適していません。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

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