mysql中百万级数据插入速度测试
100W的数据对于很多朋友来说算小菜了,但今天我就想到创建一个大量数据的测试环境,于是找了一下怎么插入100W条数据,我用的是20个字段。对比一下,首先是用 mysql 的存储过程弄的
100W的数据对于很多朋友来说算小菜了,但今天我就想到创建一个大量数据的测试环境,于是找了一下怎么插入100W条数据,我用的是20个字段。对比一下,首先是用 的存储过程弄的:
代码如下 | 复制代码 |
mysql>delimiter $ mysql> create procedure test() mysql>delimiter ; mysql> call test; |
结果我们看了用了58分钟,这也太费时差了吧
mysql> call test;
Query OK, 0 rows affected (58 min 30.83 sec)
非常耗时。
于是我又找了一个方法
先用PHP代码生成数据,再导入:
代码如下 | 复制代码 |
$sql="268t2t'0,262,268,'t0t '2342't'423423't'123123't'23423423't'2012-01-09 09:55:43't'upload/product/20111205153432_53211.jpg't'upload/product/thumb_20111205153432_53211.jpg'tNULLtNULLt38t'件't''t123t123t0"; |
然后再导入
代码如下 | 复制代码 |
LOAD DATA local INFILE 'e:/insert.sql' INTO TABLE tenmillion(`categ_id`, `categ_fid`, `SortPath`, `address`, `p_identifier`, `pro_specification`, `name`, `description`, `add_date`, `picture_url`, `thumb_url`, `shop_url`, `shop_thumb_url`, `brand_id`, `unit`, `square_meters_unit`, `market_price`, `true_price`, `square_meters_price`); |
结果不到1分钟,100万的数据就快速的导入了,
注意字段不再以逗号分割,以t分割,条记录以rn分割。结果我插入10次数据,100W平均只要1分钟搞定。
总结,在大数据量处理时我们最好利用第三方插件一实现数据备份或直接在服务器上进行备份,用mysql自带的工具有时确实不理想。

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在PHP中备份和还原MySQL数据库可通过以下步骤实现:备份数据库:使用mysqldump命令转储数据库为SQL文件。还原数据库:使用mysql命令从SQL文件还原数据库。

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Oracle数据库和MySQL都是基于关系模型的数据库,但Oracle在兼容性、可扩展性、数据类型和安全性方面更胜一筹;而MySQL则侧重速度和灵活性,更适合小到中等规模的数据集。①Oracle提供广泛的数据类型,②提供高级安全功能,③适合企业级应用程序;①MySQL支持NoSQL数据类型,②安全性措施较少,③适合小型到中等规模应用程序。
