一、我們遇到了什么問(wèn)題
在標(biāo)準(zhǔn)SQL里面,我們通常會(huì)寫(xiě)下如下的SQL insert語(yǔ)句。
INSERT INTO TBL_TEST (id) VALUES(1);
很顯然,在MYSQL中,這樣的方式也是可行的。但是當(dāng)我們需要批量插入數(shù)據(jù)的時(shí)候,這樣的語(yǔ)句卻會(huì)出現(xiàn)性能問(wèn)題。例如說(shuō),如果有需要插入100000條數(shù)據(jù),那么就需要有100000條insert語(yǔ)句,每一句都需要提交到關(guān)系引擎那里去解析,優(yōu)化,然后才能夠到達(dá)存儲(chǔ)引擎做真的插入工作。
正是由于性能的瓶頸問(wèn)題,MYSQL官方文檔也就提到了使用批量化插入的方式,也就是在一句INSERT語(yǔ)句里面插入多個(gè)值。即,
INSERT INTO TBL_TEST (id) VALUES (1), (2), (3)
這樣的做法確實(shí)也可以起到加速批量插入的功效,原因也不難理解,由于提交到服務(wù)器的INSERT語(yǔ)句少了,網(wǎng)絡(luò)負(fù)載少了,最主要的是解析和優(yōu)化的時(shí)間看似增多,但是實(shí)際上作用的數(shù)據(jù)行卻實(shí)打?qū)嵉囟嗔恕K哉w性能得以提高。根據(jù)網(wǎng)上的一些說(shuō)法,這種方法可以提高幾十倍。
然而,我在網(wǎng)上也看到過(guò)另外的幾種方法,比如說(shuō)預(yù)處理SQL,比如說(shuō)批量提交。那么這些方法的性能到底如何?本文就會(huì)對(duì)這些方法做一個(gè)比較。
二、比較環(huán)境和方法
我的環(huán)境比較苦逼,基本上就是一個(gè)落后的虛擬機(jī)。只有2核,內(nèi)存為6G。操作系統(tǒng)是SUSI Linux,MYSQL版本是5.6.15。
可以想見(jiàn),這個(gè)機(jī)子的性能導(dǎo)致了我的TPS一定非常低,所以下面的所有數(shù)據(jù)都是沒(méi)有意義的,但是趨勢(shì)卻不同,它可以看出整個(gè)插入的性能走向。
由于業(yè)務(wù)特點(diǎn),我們所使用的表非常大,共有195個(gè)字段,且寫(xiě)滿(每個(gè)字段全部填滿,包括varchar)大致會(huì)有略小于4KB的大小,而通常來(lái)說(shuō),一條記錄的大小也有3KB。
由于根據(jù)我們的實(shí)際經(jīng)驗(yàn),我們很肯定的是,通過(guò)在一個(gè)事務(wù)中提交大量INSERT語(yǔ)句可以大幅度提高性能。所以下面的所有測(cè)試都是建立在每插入5000條記錄提交一次的做法之上。
最后需要說(shuō)明的是,下面所有的測(cè)試都是通過(guò)使用MYSQL C API進(jìn)行的,并且使用的是INNODB存儲(chǔ)引擎。
三、比較方法
理想型測(cè)試(一)——方法比較
目的:找出理想情況下最合適的插入機(jī)制
關(guān)鍵方法:
1. 每個(gè)進(jìn)/線程按主鍵順序插入
2. 比較不同的插入方法
3. 比較不同進(jìn)/線程數(shù)量對(duì)插入的影響
![](/d/20211018/20eb039717b0dec7d301ce450ecffd96.gif)
*“普通方法”指的是一句INSERT只插入一個(gè)VALUE的情況。
*“預(yù)處理SQL”指的是使用預(yù)處理MYSQL C API的情況。
* “多表值SQL(10條)”是使用一句INSERT語(yǔ)句插入10條記錄的情況。為什么是10條?后面的驗(yàn)證告訴了我們這樣做性能最高。
結(jié)論,很顯然,從三種方法的趨勢(shì)上來(lái)看,多表值SQL(10條)的方式最為高效。
理想型測(cè)試(二)——多表值SQL條數(shù)比較
![](/d/20211018/69e34bffb30a12970d3c9cccc38dd0fc.gif)
很顯然,在數(shù)據(jù)量提高的情況下,每條INSERT語(yǔ)句插入10條記錄的做法最為高效。
理想型測(cè)試(三)——連接數(shù)比較
![](/d/20211018/74e4b413715884d08bd78d6b767ea91a.gif)
![](/d/20211018/04912e683ce36f2bb382e6ee94ae85fd.gif)
結(jié)論:在2倍與CPU核數(shù)的連接和操作的時(shí)候,性能最高
一般性測(cè)試—— 根據(jù)我們的業(yè)務(wù)量進(jìn)行測(cè)試
目的:最佳插入機(jī)制適合普通交易情況?
關(guān)鍵方法:
1. 模擬生產(chǎn)數(shù)據(jù)(每條記錄約3KB)
2. 每個(gè)線程主鍵亂序插入
![](/d/20211018/454c55ef55d6d2bc524b1f374627ae7b.gif)
很顯然,如果是根據(jù)主鍵亂序插入的話,性能會(huì)有直線下降的情況。這一點(diǎn)其實(shí)和INNODB的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理所展現(xiàn)出來(lái)的現(xiàn)象一致。但是仍然可以肯定的是,多表值SQL(10條)的情況是最佳的。
壓力測(cè)試
目的:最佳插入機(jī)制適合極端交易情況?
關(guān)鍵方法:
1. 將數(shù)據(jù)行的每一個(gè)字段填滿(每條記錄約為4KB)
2. 每個(gè)線程主鍵亂序插入
![](/d/20211018/e83e0925a3a877781711a148231c9be1.gif)
結(jié)果和我們之前的規(guī)律類似,性能出現(xiàn)了極端下降。并且這里驗(yàn)證了隨著記錄的增大(可能已經(jīng)超過(guò)了一個(gè)page的大小,畢竟還有slot和page head信息占據(jù)空間),會(huì)有page split等現(xiàn)象,性能會(huì)下降。
四、結(jié)論
根據(jù)上面的測(cè)試,以及我們對(duì)INNODB的了解,我們可以得到如下的結(jié)論。
•采用順序主鍵策略(例如自增主鍵,或者修改業(yè)務(wù)邏輯,讓插入的記錄盡可能順序主鍵)
•采用多值表(10條)插入方式最為合適
•將進(jìn)程/線程數(shù)控制在2倍CPU數(shù)目相對(duì)合適
五、附錄
我發(fā)現(xiàn)網(wǎng)上很少有完整的針對(duì)MYSQL 預(yù)處理SQL語(yǔ)句的例子。這里給出一個(gè)簡(jiǎn)單的例子。
--建表語(yǔ)句
CREATE TABLE tbl_test
(
pri_key varchar(30),
nor_char char(30),
max_num DECIMAL(8,0),
long_num DECIMAL(12, 0),
rec_upd_ts TIMESTAMP
);
c代碼
#include string.h>
#include iostream>
#include mysql.h>
#include sys/time.h>
#include sstream>
#include vector>
using namespace std;
#define STRING_LEN 30
char pri_key [STRING_LEN]= "123456";
char nor_char [STRING_LEN]= "abcabc";
char rec_upd_ts [STRING_LEN]= "NOW()";
bool SubTimeval(timeval result, timeval begin, timeval end)
{
if ( begin.tv_sec>end.tv_sec ) return false;
if ( (begin.tv_sec == end.tv_sec) (begin.tv_usec > end.tv_usec) )
return false;
result.tv_sec = ( end.tv_sec - begin.tv_sec );
result.tv_usec = ( end.tv_usec - begin.tv_usec );
if (result.tv_usec0) {
result.tv_sec--;
result.tv_usec+=1000000;}
return true;
}
int main(int argc, char ** argv)
{
INT32 ret = 0;
char errmsg[200] = {0};
int sqlCode = 0;
timeval tBegin, tEnd, tDiff;
const char* precompile_statment2 = "INSERT INTO `tbl_test`( pri_key, nor_char, max_num, long_num, rec_upd_ts) VALUES(?, ?, ?, ?, ?)";
MYSQL conn;
mysql_init(conn);
if (mysql_real_connect(conn, "127.0.0.1", "dba", "abcdefg", "TESTDB", 3306, NULL, 0) == NULL)
{
fprintf(stderr, " mysql_real_connect, 2 failed\n");
exit(0);
}
MYSQL_STMT *stmt = mysql_stmt_init(conn);
if (!stmt)
{
fprintf(stderr, " mysql_stmt_init, 2 failed\n");
fprintf(stderr, " %s\n", mysql_stmt_error(stmt));
exit(0);
}
if (mysql_stmt_prepare(stmt, precompile_statment2, strlen(precompile_statment2)))
{
fprintf(stderr, " mysql_stmt_prepare, 2 failed\n");
fprintf(stderr, " %s\n", mysql_stmt_error(stmt));
exit(0);
}
int i = 0;
int max_num = 3;
const int FIELD_NUM = 5;
while (i max_num)
{
//MYSQL_BIND bind[196] = {0};
MYSQL_BIND bind[FIELD_NUM];
memset(bind, 0, FIELD_NUM * sizeof(MYSQL_BIND));
unsigned long str_length = strlen(pri_key);
bind[0].buffer_type = MYSQL_TYPE_STRING;
bind[0].buffer = (char *)pri_key;
bind[0].buffer_length = STRING_LEN;
bind[0].is_null = 0;
bind[0].length = str_length;
unsigned long str_length_nor = strlen(nor_char);
bind[1].buffer_type = MYSQL_TYPE_STRING;
bind[1].buffer = (char *)nor_char;
bind[1].buffer_length = STRING_LEN;
bind[1].is_null = 0;
bind[1].length = str_length_nor;
bind[2].buffer_type = MYSQL_TYPE_LONG;
bind[2].buffer = (char*)max_num;
bind[2].is_null = 0;
bind[2].length = 0;
bind[3].buffer_type = MYSQL_TYPE_LONG;
bind[3].buffer = (char*)max_num;
bind[3].is_null = 0;
bind[3].length = 0;
MYSQL_TIME ts;
ts.year= 2002;
ts.month= 02;
ts.day= 03;
ts.hour= 10;
ts.minute= 45;
ts.second= 20;
unsigned long str_length_time = strlen(rec_upd_ts);
bind[4].buffer_type = MYSQL_TYPE_TIMESTAMP;
bind[4].buffer = (char *)ts;
bind[4].is_null = 0;
bind[4].length = 0;
if (mysql_stmt_bind_param(stmt, bind))
{
fprintf(stderr, " mysql_stmt_bind_param, 2 failed\n");
fprintf(stderr, " %s\n", mysql_stmt_error(stmt));
exit(0);
}
cout "before execute\n";
if (mysql_stmt_execute(stmt))
{
fprintf(stderr, " mysql_stmt_execute, 2 failed\n");
fprintf(stderr, " %s\n", mysql_stmt_error(stmt));
exit(0);
}
cout "after execute\n";
i++;
}
mysql_commit(conn);
mysql_stmt_close(stmt);
return 0;
}
以上就是mysql批量插入數(shù)據(jù)的優(yōu)化方法,建議大家也可以多看下腳本之家以前的文章。
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