對於某些資料量較大的系統，資料庫面臨的問題除了查詢效率低下，還有就是資料入庫時間長。特別像報表系統，每天花在資料導入上的時間可能會長達幾個小時或十幾個小時之久。因此，優化資料庫插入效能是很有意義的。
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經過對MySQL InnoDB的一些效能測試，發現一些可以提高insert效率的方法，供大家參考。
1、一條SQL語句插入多條資料
常用的插入語句如：
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) <br/> VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);<br/>INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) <br/> VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);<br/>
修改成：
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) <br/> VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0), ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);<br/>
修改後的插入操作能夠提高程式的插入效率。這裡第二種SQL執行效率高的主要原因是合併後日誌量（MySQL的binlog和innodb的事務讓日誌）減少了，降低日誌刷盤的資料量和頻率，進而提高效率。透過合併SQL語句，同時也能減少SQL語句解析的次數，減少網路傳輸的IO。
這裡提供一些測試比較數據，分別是進行單一資料的導入與轉換成一條SQL語句進行導入，分別測試1百、1千、1萬筆資料記錄。
2、在交易中進行插入處理。
把插入修改成：
START TRANSACTION;
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) <br/> VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);<br/>INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) <br/> VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);<br/>...
COMMIT;
使用事務可以提高資料的插入效率，這是因為進行一個INSERT操作時，MySQL內部會建立一個事務，在事務內才進行真正插入處理操作。透過使用事務可以減少創建事務的消耗，所有插入都在執行後才進行提交操作。
這裡也提供了測試對比，分別是不使用事務與使用事務在記錄數為1百、1千、1萬的情況。
3、資料有序插入。
資料有序的插入是指插入記錄在主鍵上是有序排列，例如datetime是記錄的主鍵：
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) <br/> VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);<br/>INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) <br/> VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);<br/>INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) <br/> VALUES ('2', 'userid_2', 'content_2',2);<br/>
修改成：
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) <br/> VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);<br/>INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) <br/> VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);<br/>INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
VALUES ('2', 'userid_2', 'content_2',2);
由於資料庫插入時，需要維護索引數據，無序的記錄會增加維護索引的成本。我們可以參考InnoDB使用的B tree索引，如果每次插入記錄都在索引的最後面，索引的定位效率很高，並且對索引調整較小；如果插入的記錄在索引中間，需要B tree進行分裂合併等處理，會消耗比較多運算資源，且插入記錄的索引定位效率會下降，資料量較大時會有頻繁的磁碟操作。
以下提供隨機資料與順序資料的效能對比，分別是記錄為1百、1千、1萬、10萬、100萬。
從測試結果來看，此最佳化方法的效能有所提高，但是提高並不是很明顯。
4、效能綜合測試
這裡提供了同時使用上面三種方法進行INSERT效率最佳化的測試。
從測試結果可以看到，合併資料事務的方法在較小資料量時，效能提高是很明顯的，資料量較大時（1千萬以上），效能會急劇下降，這是由於此時資料量超過了innodb_buffer的容量，每次定位索引涉及較多的磁碟讀寫操作，效能下降較快。而使用合併資料事務有序資料的方式在資料量達到千萬級以上表現依舊是良好，在資料量較大時，有序資料索引定位較為方便，不需要頻繁對磁碟進行讀寫操作，所以可以維持較高的性能。
注意事項：
1、SQL語句是有長度限制，在進行資料合併在同一SQL中務必無法超過SQL長度限制，透過max_allowed_packet配置可以修改，預設是1M，測試時修改為8M。
2、交易需要控制大小，事務太大可能會影響執行的效率。 MySQL有innodb_log_buffer_size配置項，超過這個值會把innodb的資料刷到磁碟中，這時，效率會下降。所以比較好的做法是，在資料達到這個這個值前進行交易提交。
以上是MySQL批量SQL插入效能最佳化詳解的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
