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  • mysql批量插入大量数据

    千次阅读 2020-11-25 13:51:53
    mysql批量插入大量数据 时间:2020年11月25日 今天遇到了一个批量插入大量数据任务,然后出于小白本能,直接for-each循环插入不就好了,于是手上开始噼里啪啦一顿操作,写好了从读取excel到插入数据库的工作,于是就...

    mysql批量插入大量数据

    时间:2020年11月25日

    今天遇到了一个批量插入大量数据任务,然后出于小白本能,直接for-each循环插入不就好了,于是手上开始噼里啪啦一顿操作,写好了从读取excel到插入数据库的工作,于是就美滋滋的开始了自己的测试,试了一把,一次通过perfect,然后后面就悲剧了,后面发现数据量稍微大一点,速度就会很慢很慢。于是掏出自己的制胜法典,后来我在知识和海洋中获取到了两种靠谱的方法。下面一点一点讲。

    测试的服务器信息 1核2g 5m的阿里云服务器(你懂得),mysql直接装在服务器本机,没有通过docker安装,每次测试之前会通过代码将表截断

    一、method-1

    原始的也是最笨的方法

     @RequestMapping(value = "/test1", method = RequestMethod.GET)
        public String test1() {
    
            ArrayList<TestTest> list = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                TestTest testTest = new TestTest();
                testTest.setField1("setField1" + i);
                testTest.setField2("setField2" + i);
                testTest.setField3("setField3" + i);
                testTest.setField4("setField4" + i);
                list.add(testTest);
            }
    
            //执行前截断表,保证每次测试环境的一致性
            testTestMapper.trunCate();
    
            Long startTime = System.currentTimeMillis();
            list.stream().forEach(test -> {
                testTestMapper.insert(test);
            });
            Long endTime = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("OK 耗时:" + (endTime - startTime) + "毫秒");
            return "OK 耗时:" + (endTime - startTime) + "毫秒";
        }
    

    这个速度真真的慢的离谱,所以我只插入1000条给大家看一下效果就好了

    在这里插入图片描述

    这个结果是不是就很离谱。。

    二、method-2

    用mybatis的方法,拼接插入参数,一次性插入

    @RequestMapping(value = "/test2", method = RequestMethod.GET)
        public String test2() {
    
            ArrayList<TestTest> list = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                TestTest testTest = new TestTest();
                testTest.setField1("setField1" + i);
                testTest.setField2("setField2" + i);
                testTest.setField3("setField3" + i);
                testTest.setField4("setField4" + i);
                list.add(testTest);
            }
            //执行前截断表,保证每次测试环境的一致性
            testTestMapper.trunCate();
    
            Long startTime = System.currentTimeMillis();
            testTestMapper.insertBatch(list);
            Long endTime = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("OK 耗时:" + (endTime - startTime) + "毫秒");
            return "OK 耗时:" + (endTime - startTime) + "毫秒";
        }
    
        <!--批量新增所有列,列表长度不能为0,且列表id统一为null或者统一不为null-->
        <insert id="insertBatch" keyProperty="id" useGeneratedKeys="true" parameterType="list">
            insert into test_test
             (field1, field2, field3, field4)
            values
            <foreach item="item" collection="list" separator="," open="" close="" index="index">
             (<if test="item.id != null">#{item.id,jdbcType=INTEGER},</if>#{item.field1,jdbcType=VARCHAR}, #{item.field2,jdbcType=VARCHAR}, #{item.field3,jdbcType=VARCHAR}, #{item.field4,jdbcType=VARCHAR})
            </foreach>
        </insert>
    
    

    这个时候我们插入1w条数据进行比较
    在这里插入图片描述

    1w条数据插入了11s,比上面不知道快了多少,可是这样插入是有一个弊端的,就是数据量再大一点的话,会报错的,我改成10w去跑一下给你们看一下效果

    ### Cause: com.mysql.cj.jdbc.exceptions.PacketTooBigException: Packet for query is too large (9,455,639 > 4,194,304). You can change this value on the server by setting the 'max_allowed_packet' variable.
    ; Packet for query is too large (9,455,639 > 4,194,304). You can change this value on the server by setting the 'max_allowed_packet' variable.; nested exception is com.mysql.cj.jdbc.exceptions.PacketTooBigException: Packet for query is too large (9,455,639 > 4,194,304). You can change this value on the server by setting the 'max_allowed_packet' variable.] with root cause
    
    com.mysql.cj.jdbc.exceptions.PacketTooBigException: Packet for query is too large (9,455,639 > 4,194,304). You can change this value on the server by setting the 'max_allowed_packet' variable.
    	at com.mysql.cj.jdbc.exceptions.SQLExceptionsMapping.translateException(SQLExceptionsMapping.java:107)
    	at com.mysql.cj.jdbc.ClientPreparedStatement.executeInternal(ClientPreparedStatement.java:970)
    	at com.mysql.cj.jdbc.ClientPreparedStatement.execute(ClientPreparedStatement.java:387)
    	at com.alibaba.druid.filter.FilterChainImpl.preparedStatement_execute(FilterChainImpl.java:3409)
    	at com.alibaba.druid.filter.FilterEventAdapter.preparedStatement_execute(FilterEventAdapter.java:440)
    	at com.alibaba.druid.filter.FilterChainImpl.preparedStatement_execute(FilterChainImpl.java:3407)
    	at com.alibaba.druid.proxy.jdbc.PreparedStatementProxyImpl.execute(PreparedStatementProxyImpl.java:167)
    	at com.alibaba.druid.pool.DruidPooledPreparedStatement.execute(DruidPooledPreparedStatement.java:498)
    	at org.apache.ibatis.executor.statement.PreparedStatementHandler.update(PreparedStatementHandler.java:47)
    	at org.apache.ibatis.executor.statement.RoutingStatementHandler.update(RoutingStatementHandler.java:74)
    	at org.apache.ibatis.executor.SimpleExecutor.doUpdate(SimpleExecutor.java:50)
    	at org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor.update(BaseExecutor.java:117)
    	at org.apache.ibatis.executor.CachingExecutor.update(CachingExecutor.java:76)
    

    这是因为在对mysql进行插入、更新或查询操作时,mysql server接收处理的数据包大小是有限制的,如果太大超过了设置的max_allowed_packet参数的大小,会导致操作失败,我们可以通过命令:show VARIABLES like ‘%max_allowed_packet%’;查看参数值。你也可以去修改mysql的配置文件去解决,但是生产上有时候自己身不由己,所以求人不如求自己,自己再想想办法。

    三、method-3

    第三种,通过原生的jdbc连接设置,然后打开批量处理的方式去处理数据

    MySQL的JDBC连接的url中要加rewriteBatchedStatements参数,并保证5.1.13以上版本的驱动,才能实现高性能的批量插入。
    MySQL JDBC驱动在默认情况下会无视executeBatch()语句,把我们期望批量执行的一组sql语句拆散,一条一条地发给MySQL数据库,批量插入实际上是单条插入,直接造成较低的性能。只有把rewriteBatchedStatements参数置为true, 驱动才会帮你批量执行SQL
    另外这个选项对INSERT/UPDATE/DELETE都有效。

    url上必须加上rewriteBatchedStatements=true

    private String url = "jdbc:mysql://39.97.103.5:3306/study?rewriteBatchedStatements=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=UTC";
    private String user = "root";
    private String password = "password";
        
     @RequestMapping(value = "/test3", method = RequestMethod.GET)
        public String test3() {
    
            ArrayList<TestTest> list = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                TestTest testTest = new TestTest();
                testTest.setField1("setField1" + i);
                testTest.setField2("setField2" + i);
                testTest.setField3("setField3" + i);
                testTest.setField4("setField4" + i);
                list.add(testTest);
            }
    
            //执行前截断表,保证每次测试环境的一致性
            testTestMapper.trunCate();
    
            Long startTime = System.currentTimeMillis();
            batctMysql(list);
            Long endTime = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("OK 耗时:" + (endTime - startTime) + "毫秒");
            return "OK 耗时:" + (endTime - startTime) + "毫秒";
        }
    
        public void batctMysql(ArrayList<TestTest> list) {
            Connection conn = null;
            PreparedStatement pstm = null;
            try {
                Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
                conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
                //关闭事务自动提交
                conn.setAutoCommit(false);
    
    
                String sql = "INSERT INTO test_test (field1,field2,field3,field4) VALUES(?,?,?,?)";
                pstm = conn.prepareStatement(sql);
    
                for (TestTest test : list) {
                    pstm.setString(1, test.getField1());
                    pstm.setString(2, test.getField2());
                    pstm.setString(3, test.getField3());
                    pstm.setString(4, test.getField4());
                    pstm.addBatch();
                }
                //批处理
                pstm.executeBatch();
                //提交事务
                conn.commit();
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
                throw new RuntimeException(e);
            } finally {
                if (pstm != null) {
                    try {
                        pstm.close();
                    } catch (SQLException e) {
                        e.printStackTrace();
                        throw new RuntimeException(e);
                    }
                }
                if (conn != null) {
                    try {
                        conn.close();
                    } catch (SQLException e) {
                        e.printStackTrace();
                        throw new RuntimeException(e);
                    }
                }
            }
    
        }
        
    

    测试结果

    在这里插入图片描述

    1w条数据只用了6s多,处理速度还是最快的一种
    测试一下10w条记录的时间

    在这里插入图片描述

    系统没有报错,然后时间还可以接受

    四、总结

    各位铁子们,千万不要使用第一种方式去处理数据,这样你会糟重的,小心点。至于第二种和第三种方式,如果自己数据量不大的话,也可考虑第二种。但是第三种的效率是真强。

    展开全文
  • 一、前言应本次数据库压力测试的要求,测试数据记录至少为千万级,所以,问题来了,如何快速插入大量数据.二、解决方法一第一种解决方法是在MySQL终端中实现的,具体方法如下. a.打开MySQl数据库;mysql -u root -pb...

    一、前言

    应本次数据库压力测试的要求,测试数据记录至少为千万级,所以,问题来了,如何快速插入大量数据.

    二、解决方法一

    第一种解决方法是在MySQL终端中实现的,具体方法如下.
    a.打开MySQl数据库;

    mysql -u root -p

    b.创建数据库;

    mysql> create database insertData;

    use insertData;

    create CREATE TABLE InsertTable (
    `id` int(11) NOT NULL auto_increment,
    `name` varchar(50) default NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=MEMORY DEFAULT CHARSET=utf8;(PS:本数据库为MySQl的内存数据库)

    c.创建插入数据的“函数”;

    mysql> delimiter @//可实现多行命令的输入,作用很大
    create procedure insert_InsertTable(in item integer)//类似于函数参数列表
    begin
    declare counter int;
    set counter = item;
    while counter >= 1 do
    insert into myisam values(counter,concat('Record.',counter));
    set counter = counter - 1;
    end while;
    end
    @

    d.调用该函数(比如插入10 000 000条测试数据);

    delimiter @//不可省
    call insert_InsertTable(100);
    @

    e.然后使用命令查看是否成功插入数据;

    select count(*) from InserTable;

    三、解决方法二

    通过使用可知,上文中的方法一显然太过于麻烦,现在考虑将上文中的InsertTable函数写到一个.sql文件,直接调用命令就能实现将数据插入MySQL数据库.将数据库的创建、数据表的创建、数据的插入一步实现
    具体实现如下:
    a.创建.sql文件insert_data.sql;

    drop database if exists insertData;
    create database insertData;
    use insertData;
    
    SET max_heap_table_size = 1024*1024*2000;//必要的配置,为MySQL分配更大的内存,便于存储
    CREATE TABLE InsertTable (
    `id` int(11) NOT NULL auto_increment,
    `name` varchar(50) default NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=MEMORY DEFAULT CHARSET=utf8;
    
    
    delimiter @
    create procedure insert_InsertTable(in item integer)
    begin
    declare counter int;
    set counter = item;
    while counter >= 1 do
    insert into InsertTable values(counter,concat('Record.',counter));
    set counter = counter - 1;
    end while;
    end
    @
    
    delimiter @
    call insert_InsertTable(10000000);
    @

    b.调用.sql文件;

    mysql -u root -p <insert_data.sql

    c.查数据是否插入;

    select count(*) from InsertTable;

    四、其他问题

    4.1imiter @ @的作用
    可以实现在终端执行多次命令,避免回车的影响.
    4.2查看存储数据量命令

    select count(*) from InserTable;

    4.3删除数据表中的数据命令

    truncate TableName;
    或者
    delete from TableName;

    五、待优化问题

    5.1如何插入随机数
    5.2如何插入多种数据类型的数据
    5.3如何插入多条字段的数据

    展开全文
  • 嵌套查询插入快速插入行,测试的时候用的!呈2^n增长:mysql> insert into ss(name ,nianji,score) select name,nianji,score from ss;一会功夫就能把数据弄到上百万条。

    嵌套查询插入:

    快速插入行,测试的时候用的!呈2^n增长:

    mysql> insert into table_name(name ,nianji,score) select name,nianji,score from table_name;

    一会功夫就能把数据弄到上百万条。

    展开全文
  • MySQL批量插入大量数据方法

    万次阅读 多人点赞 2018-05-31 16:47:06
    MySQL数据库中,如果要插入上百万级的记录,用普通的insert into来操作非常不现实,速度慢人力成本高,推荐使用Load Data或存储过程来导入数据,我总结了一些方法分享如下,主要基于MyISAM和InnoDB引擎。...

    在MySQL数据库中,如果要插入上百万级的记录,用普通的insert into来操作非常不现实,速度慢人力成本高,推荐使用Load Data存储过程来导入数据,我总结了一些方法分享如下,主要基于MyISAM和InnoDB引擎。

    1 InnoDB存储引擎

    首先创建数据表(可选),如果有了略过:

    > CREATE DATABASE ecommerce;
    > USE ecommerce;
    > CREATE TABLE employees (
      id INT NOT NULL,
      fname VARCHAR(30),
      lname VARCHAR(30),
      birth TIMESTAMP,
      hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
      separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',
      job_code INT NOT NULL,
      store_id INT NOT NULL
      )
      partition BY RANGE (store_id) (
      partition p0 VALUES LESS THAN (10000),
      partition p1 VALUES LESS THAN (50000),
      partition p2 VALUES LESS THAN (100000),
      partition p3 VALUES LESS THAN (150000),
      Partition p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE
      );

    然后创建存储过程,其中,delimiter命令用来把语句定界符从;变为//,不然到declare var int;遇上第一个分号MySQL就错误停止:

    > use ecommerce;
    > DROP PROCEDURE BatchInser IF EXISTS;
    > delimiter //   -- 把界定符改成双斜杠
    > CREATE PROCEDURE BatchInsert(IN init INT, IN loop_time INT)  -- 第一个参数为初始ID号(可自定义),第二个位生成MySQL记录个数
      BEGIN
          DECLARE Var INT;
          DECLARE ID INT;
          SET Var = 0;
          SET ID = init;
          WHILE Var < loop_time DO
              insert into employees(id, fname, lname, birth, hired, separated, job_code, store_id) values (ID, CONCAT('chen', ID), CONCAT('haixiang', ID), Now(), Now(), Now(), 1, ID);
              SET ID = ID + 1;
              SET Var = Var + 1;
          END WHILE;
      END;
      //
    > delimiter ;  -- 界定符改回分号
    > CALL BatchInsert(30036, 200000);   -- 调用存储过程插入函数

    也可以把上面的内容(除了语句之前的>号)复制到MySQL查询框中执行。

     

    2 MyISAM存储引擎

    首先创建数据表(可选):

    > use ecommerce;
    > CREATE TABLE ecommerce.customer (
     id INT NOT NULL,
     email VARCHAR(64) NOT NULL,
     name VARCHAR(32) NOT NULL,
     password VARCHAR(32) NOT NULL,
     phone VARCHAR(13),
     birth DATE,
     sex INT(1),
     avatar BLOB,
     address VARCHAR(64),
     regtime DATETIME,
     lastip VARCHAR(15),
     modifytime TIMESTAMP NOT NULL,
     PRIMARY KEY (id)
     ) ENGINE = MyISAM ROW_FORMAT = DEFAULT
     partition BY RANGE (id) (
     partition p0 VALUES LESS THAN (100000),
     partition p1 VALUES LESS THAN (500000),
     partition p2 VALUES LESS THAN (1000000),
     partition p3 VALUES LESS THAN (1500000),
     partition p4 VALUES LESS THAN (2000000),
     Partition p5 VALUES LESS THAN MAXVALUE
     );

    再创建存储过程:

    > use ecommerce;
    > DROP PROCEDURE ecommerce.BatchInsertCustomer IF EXISTS;
    > delimiter //
    > CREATE PROCEDURE BatchInsertCustomer(IN start INT,IN loop_time INT)
      BEGIN
          DECLARE Var INT;
          DECLARE ID INT;
          SET Var = 0;
          SET ID= start;
          WHILE Var < loop_time DO
              insert into customer(ID, email, name, password, phone, birth, sex, avatar, address, regtime, lastip, modifytime) 
              values (ID, CONCAT(ID, '@sina.com'), CONCAT('name_', rand(ID)*10000 mod 200), 123456, 13800000000, adddate('1995-01-01', (rand(ID)*36520) mod 3652), Var%2, 'http:///it/u=2267714161, 58787848&fm=52&gp=0.jpg', '北京市海淀区', adddate('1995-01-01', (rand(ID)*36520) mod 3652), '8.8.8.8', adddate('1995-01-01', (rand(ID)*36520) mod 3652));
              SET Var = Var + 1;
              SET ID= ID + 1;
          END WHILE;
      END;
      //
    > delimiter ;

    调用存储过程插入数据

    > ALTER TABLE customer DISABLE KEYS;
    > CALL BatchInsertCustomer(1, 2000000);
    > ALTER TABLE customer ENABLE KEYS;

    通过以上对比发现对于插入大量数据时可以使用MyISAM存储引擎,如果再需要修改MySQL存储引擎可以使用命令:

     ALTER TABLE ecommerce ENGINE = MYISAM;

    3 关于批量插入

    很久很久以前,为了写某个程序,必须在MySQL数据库中插入大量的数据,一共有85766121条。近一亿条的数据,怎么才能快速插入到MySQL里呢?
    当时的做法是用INSERT INTO一条一条地插入,Navicat 估算需要十几个小时的时间才能完成,就放弃了。最近几天学习了一下MySQL,提高数据插入效率的基本原则如下:

    1. 批量插入数据的效率比单数据行插入的效率高
    2. 插入无索引的数据表比插入有索引的数据表快一些
    3. 较短的SQL语句的数据插入比较长的语句快

    这些因素有些看上去是微不足道的,但是如果插入大量的数据,即使很小的影响效率的因素也会形成不同的结果。根据上面讨论的规则,我们可以就如何快速地加载数据得出几个实用的结论。

    1. 使用LOAD DATA语句要比INSERT语句效率高,因为它批量插入数据行。服务器只需要对一个语句(而不是多个语句)进行语法分析和解释。索引只有在所有数据行处理完之后才需要刷新,而不是每处理一行都刷新。
    2. 如果你只能使用INSERT语句,那就要使用将多个数据行在一个语句中给出的格式:INSERT INTO table_name VALUES(...),(...),...,这将会减少你需要的语句总数,最大程度地减少了索引刷新的次数。

    根据上面的结论,今天又对相同的数据和数据表进行了测试,发现用LOAD DATA速度快了不只是一点点,竟然只用了十多分钟!所以在MySQL需要快速插入大量数据时,LOAD DATA是你不二的选择。

    顺便说一下,在默认情况下,LOAD DATA语句将假设各数据列的值以制表符(t)分隔,各数据行以换行符(n)分隔,数据值的排列顺序与各数据列在数据表里的先后顺序一致。但你完全可以用它来读取其他格式的数据文件或者按其他顺序来读取各数据列的值,有关细节请参照MySQL文档。

    4 总结

    1. 对于Myisam类型的表,可以通过以下方式快速的导入大量的数据。

    ALTER TABLE tblname DISABLE KEYS;
    loading the data
    ALTER TABLE tblname ENABLE KEYS;

    这两个命令用来打开或者关闭MyISAM表非唯一索引的更新。在导入大量的数据到一个非空的MyISAM表时,通过设置这两个命令,可以提高导入的效率。对于导入大量 数据到一个空的MyISAM表,默认就是先导入数据然后才创建索引的,所以不用进行 设置。

    2. 而对于Innodb类型的表,这种方式并不能提高导入数据的效率。对于Innodb类型的表,我们有以下几种方式可以提高导入的效率:

    • 因为Innodb类型的表是按照主键的顺序保存的,所以将导入的数据按照主键的顺序排列,可以有效的提高导入数据的效率。如果Innodb表没有主键,那么系统会默认创建一个内部列作为主键,所以如果可以给表创建一个主键,将可以利用这个优势提高 导入数据的效率。
    • 在导入数据前执行SET  UNIQUE_CHECKS=0,关闭唯一性校验,在导入结束后执行SET  UNIQUE_CHECKS=1,恢复唯一性校验,可以提高导入的效率。
    • 如果应用使用自动提交的方式,建议在导入前执行SET  AUTOCOMMIT=0,关闭自动提交,导入结束后再执行

     

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