MySQL如何快速插入數據

前言:

日常學習和工作中,經常會遇到導數據的需求。比如數據遷移、數據恢復、新建從庫等,這些操作可能都會涉及大量數據的導入。有時候導入進度慢,電腦風扇狂轉真的很讓人崩潰,其實有些小技巧是可以讓導入更快速的,本篇文章筆者會談一談如何快速的導入數據。

注:本篇文章只討論如何快速導入由邏輯備份產生的SQL腳本,其他文件形式暫不討論。

1.盡量減小導入文件大小

首先給個建議,導出導入數據盡量使用MySQL自帶的命令行工具,不要使用Navicat、workbench等圖形化工具。特別是大數據量的時候,用MySQL自帶的命令行工具導出和導入比用Navicat等圖形化工具要快數倍,而且用Navicat等圖形化工具做大數據量的操作時很容易卡死。下面簡單介紹下怎么用MySQL自帶的命令行工具做導入導出。

導入的SQL腳本內容大多是先建庫建表,然后插入數據,其中耗時最長的應該是insert插入數據了。為了減小文件大小,推薦使用擴展插入方法,即多行一起批量insert,類似這樣:insert into table_name values (),(),(),...,(); 。使用擴展插入比一條條插入,文件大小要小很多,插入速度要快好幾倍。使用mysqldump導出的文件默認是使用批量插入的方法,導出時可使用--skip-extended-insert 參數改為逐條插入。下面以一張一千萬的數據表為例,測試下不同方式導出的文件插入時的速度。導入的SQL腳本內容大多是先建庫建表,然后插入數據,其中耗時最長的應該是insert插入數據了。為了減小文件大小,推薦使用擴展插入方法,即多行一起批量insert,類似這樣:insert into table_name values (),(),(),...,(); 。使用擴展插入比一條條插入,文件大小要小很多,插入速度要快好幾倍。使用mysqldump導出的文件默認是使用批量插入的方法,導出時可使用--skip-extended-insert 參數改為逐條插入。下面以一張一千萬的數據表為例,測試下不同方式導出的文件插入時的速度。

上圖可以看出,使用擴展插入的SQL腳本導入大概需要10分鐘左右,而一條條插入的SQL腳本導入時間過長,大概1個小時仍然沒有導完,一個2個多G的文本導入一個多小時仍未結束,等不及的筆者就手動取消了 不過還是可以看出多條一起insert比一條條插入數據要節省數倍的時間。

2.嘗試修改參數加快導入速度

在MySQL中,有一對大名鼎鼎的“雙一”參數,即 innodb_flush_log_at_trx_commit 與 sync_binlog 。為了安全性這兩個參數默認值為1,為了快速導入腳本,我們可以臨時修改下這兩個參數,下面簡單介紹下這兩個參數:

innodb_flush_log_at_trx_commit默認值為1,可設置為0、1、2

如果innodb_flush_log_at_trx_commit設置為0,log buffer將每秒一次地寫入log file中,并且log file的flush(刷到磁盤)操作同時進行.該模式下,在事務提交的時候,不會主動觸發寫入磁盤的操作。 如果innodb_flush_log_at_trx_commit設置為1,每次事務提交時MySQL都會把log buffer的數據寫入log file,并且flush(刷到磁盤)中去. 如果innodb_flush_log_at_trx_commit設置為2,每次事務提交時MySQL都會把log buffer的數據寫入log file.但是flush(刷到磁盤)操作并不會同時進行。該模式下,MySQL會每秒執行一次 flush(刷到磁盤)操作。

sync_binlog默認值為1,可設置為[0,N)

當sync_binlog =0,像操作系統刷其他文件的機制一樣,MySQL不會同步到磁盤中去而是依賴操作系統來刷新binary log。 當sync_binlog =N (N>0) ,MySQL 在每寫 N次 二進制日志binary log時,會使用fdatasync()函數將它的寫二進制日志binary log同步到磁盤中去。

這兩個參數可以在線修改,若想快速導入,可以按照下面步驟來操作:


還有另外一種場景是你的需求是新建從庫,或者是不需要產生binlog,這時候導入SQL腳本時可以設置暫時不記錄binlog,可以在腳本開頭增加 set sql_log_bin=0; 然后再執行導入,這樣速度會進一步加快。如果你的MySQL實例沒有開啟binlog則不需要再執行該語句了。

總結:

本篇文章主要介紹快速導入數據的方法,可能還有其他方法快速導入數據,比如load data或者寫程序多線程插入。本文中介紹的方法只適合手動導入SQL腳本,下面總結下本文中提到的方法。

1.使用MySQL自帶的命令行工具進行導出導入。

2.使用擴展插入方法,一個insert對于多個值。

3.臨時修改innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog參數。

4.關閉binlog或者臨時不記錄binlog。

其實還有一些其他方案,比如先不創建索引,插入數據后再執行添加索引操作;或者先將表改為MyISAM或MEMORY引擎,導入完成后再改為InnoDB引擎。不過這兩種方法實施起來較為麻煩且不知效果如何。以上方法只是筆者依據個人經驗總結得出,可能不太全面,歡迎各位補充哦。

最后,小編分類整理了許多java進階學習材料和BAT面試給熱愛IT行業的你,如果需要資料的請轉發此文章后再私聊小編回復【java】就能領取2019年java進階學習資料和BAT面試題以及《Effective Java》(第3版)電子版書籍。也可以加群:712263501領取海量學習資料進行學習。

?著作權歸作者所有,轉載或內容合作請聯系作者
平臺聲明:文章內容(如有圖片或視頻亦包括在內)由作者上傳并發布,文章內容僅代表作者本人觀點,簡書系信息發布平臺,僅提供信息存儲服務。
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個濱河市,隨后出現的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 230,622評論 6 544
  • 序言:濱河連續發生了三起死亡事件,死亡現場離奇詭異,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機,發現死者居然都...
    沈念sama閱讀 99,716評論 3 429
  • 文/潘曉璐 我一進店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人,你說我怎么就攤上這事。” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 178,746評論 0 383
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長。 經常有香客問我,道長,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 63,991評論 1 318
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮,結果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己,他們只是感情好,可當我...
    茶點故事閱讀 72,706評論 6 413
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發上,一...
    開封第一講書人閱讀 56,036評論 1 329
  • 那天,我揣著相機與錄音,去河邊找鬼。 笑死,一個胖子當著我的面吹牛,可吹牛的內容都是我干的。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 44,029評論 3 450
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側響起,我...
    開封第一講書人閱讀 43,203評論 0 290
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個月后,有當地人在樹林里發現了一具尸體,經...
    沈念sama閱讀 49,725評論 1 336
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 41,451評論 3 361
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時候發現自己被綠了。 大學時的朋友給我發了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點故事閱讀 43,677評論 1 374
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖,靈堂內的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 39,161評論 5 365
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站,受9級特大地震影響,放射性物質發生泄漏。R本人自食惡果不足惜,卻給世界環境...
    茶點故事閱讀 44,857評論 3 351
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧,春花似錦、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 35,266評論 0 28
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至,卻和暖如春,著一層夾襖步出監牢的瞬間,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 36,606評論 1 295
  • 我被黑心中介騙來泰國打工, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 52,407評論 3 400
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子,可洞房花燭夜當晚...
    茶點故事閱讀 48,643評論 2 380

推薦閱讀更多精彩內容