MySQL에 행을 초고속으로 대량 삽입하려면 어떻게 해야 합니까?
MySQL 행 삽입 최적화: 초고속 대량 삽입 달성
이 기사에서는 MySQL에 효율적인 행 삽입의 필요성을 다룹니다. 데이터 베이스. 삽입 시간을 획기적으로 줄여 전반적인 데이터베이스 성능을 향상시키는 최적화된 솔루션을 제시합니다.
백그라운드
많은 개발자들이 MySQL에 대용량 데이터를 삽입하면서 성능 병목 현상을 경험합니다. 개별 SQL 문을 사용하는 루프 기반 접근 방식은 기능적이지만 비효율적이고 느릴 수 있습니다.
문제 설명
제공된 예에서 루프 기반 코드는 MySQL 데이터베이스에 100,000개의 행을 삽입하는 데 40초가 걸리므로 보다 효율적인 데이터베이스의 필요성이 강조됩니다. 접근 방식.
솔루션
루프 기반 접근 방식을 StringBuilder를 사용하여 한 번에 삽입할 여러 행이 포함된 단일 SQL 문을 생성하는 대량 삽입 기술로 대체합니다. . 이 접근 방식을 활용하여 우리는 상당한 성능 향상을 달성했습니다.
예제 코드
최적화된 코드는 다음과 같습니다.
public static void BulkToMySQL() { string ConnectionString = "server=192.168.1xxx"; StringBuilder sCommand = new StringBuilder("INSERT INTO User (FirstName, LastName) VALUES "); using (MySqlConnection mConnection = new MySqlConnection(ConnectionString)) { List<string> Rows = new List<string>(); for (int i = 0; i < 100000; i++) { Rows.Add(string.Format("('{0}','{1}')", MySqlHelper.EscapeString("test"), MySqlHelper.EscapeString("test"))); } sCommand.Append(string.Join(",", Rows)); sCommand.Append(";"); mConnection.Open(); using (MySqlCommand myCmd = new MySqlCommand(sCommand.ToString(), mConnection)) { myCmd.CommandType = CommandType.Text; myCmd.ExecuteNonQuery(); } } }
결과
대량 삽입 방식을 사용하면 100,000개의 행이 40초에서 단 3초로 단축되어 93%의 놀라운 성능 향상을 보여줍니다.
추가 고려 사항
- 보안: 코드 방지를 위해 MySqlHelper.EscapeString을 추가했습니다. 주입.
- 조정: 배치 크기를 조정하고 데이터베이스 인덱스를 최적화하여 성능을 더욱 세부적으로 조정할 수 있습니다.
결론
이 대량 삽입 기술을 구현함으로써 개발자는 MySQL 데이터베이스 삽입 작업의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 삽입 시간이 단축되고 전반적인 성능이 향상되며 보안 조치가 추가되어 데이터 무결성이 보장됩니다.
위 내용은 MySQL에 행을 초고속으로 대량 삽입하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.
