MySQL插入查詢優化

Question

將大量行插入表中時，以下兩種方法中的哪一種會更快。

查詢方法一：一一執行查詢。

INSERT INTO tbl_user(id, name, number) VALUES(NULL, 'A', '9999999999');
INSERT INTO tbl_user(id, name, number) VALUES(NULL, 'B', '9999999999');
INSERT INTO tbl_user(id, name, number) VALUES(NULL, 'C', '9999999999');

查詢方法2：立即執行查詢。

INSERT INTO tbl_user(id, name, number) VALUES(NULL, 'A', '9999999999'),
                                             (NULL, 'B', '9999999999'), 
                                             (NULL, 'C', '9999999999');

Answer 1

由於有一些爭論，我想我會嘗試一個基准，但首先

 CREATE TABLE `tbl_user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `number` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB 

然后我用 2 行 python 生成問題中表單的 SQL 查詢。

場景一：
許多單個插入，每個查詢都完全相同

INSERT INTO tbl_user VALUES(NULL,'A','9999999');
INSERT INTO tbl_user VALUES(NULL,'A','9999999');

1000 行； 三個執行的平均（平均）運行時間 45.80 秒
5000 行； 單次運行 220 秒

場景2：
插入 1000 行的單個查詢，如下所示：

INSERT INTO tbl_user VALUES(NULL,'A','9999999'),
(NULL,'A','9999999'),
(NULL,'A','9999999'),
(NULL,'A','9999999'),

1000 行 3 次執行的平均（平均）運行時間 0.17 秒
5000 行 3 次執行的平均（平均）運行時間 0.48
10000 行 3 次執行的平均（平均）運行時間 1.06

場景3：
與場景 1 類似，但在插入語句周圍有一個START TRANSACTION和COMMIT

1000 行 3 次執行的平均（平均）運行時間 0.16 秒
5000 行 3 次執行的平均（平均）運行時間 0.48
10000 行 3 次執行的平均（平均）運行時間 0.91

結論：
方案 2，即其他兩個答案中提出的方案，確實在很大程度上優於方案 1。 有了這些數據，很難在 2 和 3 之間做出選擇。 需要使用大量插入件進行更嚴格的測試。 但是如果沒有這些信息，我可能會選擇三個，原因是解析一個非常大的字符串通常會有開銷，准備一個也是如此！ 我懷疑如果我們嘗試在單個語句中一次插入大約 50,000 條記錄，它實際上可能會慢很多。

Answer 2

第二種方法（查詢）比第一種方法快。

因為在第一種方法中它在表上執行三個不同的查詢，而在第二種方法中它只執行一次以在表中插入多條記錄。

當您一次插入數百行時，您會看到重大差異。

Answer 3

第二個查詢比第一個查詢快得多。 根據文檔，有助於提高單個語句中多個插入的性能的因素是：-

9.2.2.1 INSERT 語句的速度

要優化插入速度，請將許多小操作合並為一個大操作。 理想情況下，您建立一個連接，一次發送許多新行的數據，並將所有索引更新和一致性檢查延遲到最后。

插入一行所需的時間由以下因素決定，其中數字表示大致比例：

連接： (3)

向服務器發送查詢：(2)

解析查詢：(2)

插入行：（1 × 行大小）

插入索引：（1 × 索引數）

閉幕式：（1）

如果您同時從同一客戶端插入多行，請使用帶有多個 VALUES 列表的 INSERT 語句一次插入多行。 這比使用單獨的單行 INSERT 語句快得多（在某些情況下快很多倍）。 如果要將數據添加到非空表，則可以調整 bulk_insert_buffer_size 變量以加快數據插入速度。