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自己买服务器建设网站,建筑信用信息查询平台,wordpress插件的意义,手机公司logo设计一、SQL语句优化​ 1. ​批量插入代替单条插入​ ​单条插入会频繁触发事务提交和日志写入,效率极低。​批量插入通过合并多条数据为一条SQL语句,减少网络传输和SQL解析开销。 -- 低效写法:逐条插入 INSERT INTO table (col1, col2) VALUE…

一、SQL语句优化

1. ​批量插入代替单条插入
  • 单条插入会频繁触发事务提交和日志写入,效率极低。
  • 批量插入通过合并多条数据为一条SQL语句,减少网络传输和SQL解析开销。
-- 低效写法:逐条插入
INSERT INTO table (col1, col2) VALUES (1, 'a');
INSERT INTO table (col1, col2) VALUES (2, 'b');-- 高效写法:批量插入
INSERT INTO table (col1, col2) VALUES 
(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c'), ...;
  • 建议单次插入数据量​:控制在 500~2000 行(避免超出 max_allowed_packet)。
2. ​禁用自动提交(Autocommit)​
  • 默认情况下,每条插入都会自动提交事务,导致频繁的磁盘I/O。
  • 手动控制事务,将多个插入操作合并为一个事务提交:
START TRANSACTION;
INSERT INTO table ...;
INSERT INTO table ...;
...
COMMIT;
  • 注意​:事务过大可能导致 undo log 膨胀,需根据内存调整事务批次(如每 1万~10万 行提交一次)。
3. ​**使用 LOAD DATA INFILE**​
  • 从文件直接导入数据,比 INSERT 快 ​20倍以上,跳过了SQL解析和事务开销。
LOAD DATA LOCAL INFILE '/path/data.csv' 
INTO TABLE table
FIELDS TERMINATED BY ',' 
LINES TERMINATED BY '\n';
  • 适用场景​:从CSV或文本文件导入数据。
4. ​禁用索引和约束
  • 插入前禁用索引(尤其是唯一索引和全文索引),插入完成后重建:
-- 禁用索引
ALTER TABLE table DISABLE KEYS;
-- 插入数据...
-- 重建索引
ALTER TABLE table ENABLE KEYS;
  • 禁用外键检查​:
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
-- 插入数据...
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

二、参数配置优化

1. ​InnoDB引擎参数调整
  • ​**innodb_flush_log_at_trx_commit**​:
    • 默认值为 1(每次事务提交都刷盘),改为 0 或 2 可减少磁盘I/O。
    • 0:每秒刷盘(可能丢失1秒数据)。
    • 2:提交时写入OS缓存,不强制刷盘。
  • ​**innodb_buffer_pool_size**​:
    • 增大缓冲池大小(通常设为物理内存的 70%~80%),提高数据缓存命中率。
  • ​**innodb_autoinc_lock_mode**​:
    • 设为 2(交叉模式),减少自增锁竞争(需MySQL 8.0+)。
2. ​调整网络和包大小
  • ​**max_allowed_packet**​:
    • 增大允许的数据包大小(默认 4MB),避免批量插入被截断。
  • ​**bulk_insert_buffer_size**​:
    • 增大批量插入缓冲区大小(默认 8MB)。
3. ​其他参数
  • ​**back_log**​:增大连接队列长度,应对高并发插入。
  • ​**innodb_doublewrite**​:关闭双写机制(牺牲数据安全换取性能)。

三、存储引擎选择

1. ​MyISAM引擎
  • 优点​:插入速度比InnoDB快(无事务和行级锁开销)。
  • 缺点​:不支持事务和崩溃恢复,适合只读或允许数据丢失的场景。
2. ​InnoDB引擎
  • 优点​:支持事务和行级锁,适合高并发写入。
  • 优化技巧​:
    • 使用 innodb_file_per_table 避免表空间碎片。
    • 主键使用自增整数(避免随机写入导致的页分裂)。

四、硬件和架构优化

1. ​使用SSD硬盘
  • 替换机械硬盘为SSD,提升I/O吞吐量。
2. ​分库分表
  • 将单表拆分为多个子表(如按时间或ID范围),减少单表压力。
  • 使用中间件(如ShardingSphere)或分区表(PARTITION BY)。
3. ​读写分离
  • 主库负责写入,从库负责查询,降低主库压力。
4. ​异步写入
  • 将数据先写入消息队列(如Kafka),再由消费者批量插入数据库。

五、代码层面优化

1. ​多线程并行插入
  • 将数据分片,通过多线程并发插入不同分片。
  • 注意​:需确保线程间无主键冲突。
2. ​预处理语句(Prepared Statements)​
  • 复用SQL模板,减少解析开销:
// Java示例
String sql = "INSERT INTO table (col1, col2) VALUES (?, ?)";
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);
for (Data data : list) {ps.setInt(1, data.getCol1());ps.setString(2, data.getCol2());ps.addBatch();
}
ps.executeBatch();

六、性能对比示例

优化方法插入10万条耗时(秒)
逐条插入(默认)120
批量插入(1000行/次)5
LOAD DATA INFILE1.5

总结

  • 核心思路​:减少磁盘I/O、降低锁竞争、合并操作。
  • 推荐步骤​:
    1. 优先使用 LOAD DATA INFILE 或批量插入。
    2. 调整事务提交策略和InnoDB参数。
    3. 优化表结构(禁用非必要索引)。
    4. 根据硬件和场景选择存储引擎。
    5. 在架构层面分库分表或异步写入。

通过上述方法,可在MySQL中实现每秒数万甚至数十万条的高效插入。

http://www.dtcms.com/wzjs/562632.html

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