首页 > 代码库 > 数据库批量数据插入问题分析

数据库批量数据插入问题分析

2024-09-22 08:51:16   204人阅读

在数据库的相关开发中，经常会遇到数据的批量插入问题。本文主要是通过实验的方式探讨批量数据插入的瓶颈，以及优化建议。


以10w条记录的插入作为实验对象，采用下面的几种方法插入：

1.       普通插入：普通的一条条插入

2.       普通插入+手动提交：setAutoCommit(false)、commit（）

3.       普通插入+手动提交+ prepareStatement方式

4.       批量插入：addBatch、executeBatch

5.       批量插入：insert into tableName (x,xx,xxx) values(x,xx,xxx),(xx,xxx,xxxx)…,

6.       多线程插入。

7.       InnoDB引擎和MyISAM引擎的比较。


实验环境：

数据库：MySQL 5.0

机器硬件：

内存 3G 

CPU AMD双核4400+ 2.3G

首先建立一个简单的user表：

CREATE TABLE `user` (                                         

          `id` varchar(50) NOT NULL,                                  

          `seqid` bigint(20) NOT NULL auto_increment,                 

          `name` varchar(50) NOT NULL,                                 

          PRIMARY KEY (`seqid`)

        ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8

一、普通插入
代码：

 1技术分享Connection conn=source.getConnection();
 2技术分享Statement s=conn.createStatement();
 3技术分享String sql="";
 4技术分享long start=System.currentTimeMillis();
 5技术分享for(int i=0;i<100000;i++)
 6技术分享{
 7技术分享    sql="insert into user(id,name) value(‘"+(i+1)+"‘,‘chenxinhan‘)";
 8技术分享    s.execute(sql);
 9技术分享}
10技术分享s.close();
11技术分享conn.close();
12技术分享long end=System.currentTimeMillis();
13技术分享System.out.println("commonInsert()执行时间为："+(end-start)+"ms");

输出结果：
commonInsert()执行时间为：13828ms

二、普通插入+手动提交：setAutoCommit(false)、commit()
代码：

 1技术分享Connection conn=source.getConnection();
 2技术分享conn.setAutoCommit(false);
 3技术分享Statement s=conn.createStatement();
 4技术分享String sql="";
 5技术分享long start=System.currentTimeMillis();
 6技术分享for(int i=0;i<100000;i++)
 7技术分享{
 8技术分享   sql="insert into user(id,name) value(‘"+(i+1)+"‘,‘chenxinhan‘)";
 9技术分享   s.execute(sql);
10技术分享}
11技术分享conn.commit();
12技术分享s.close();
13技术分享conn.close();
14技术分享long end=System.currentTimeMillis();
15技术分享System.out.println("commonInsert()执行时间为："+(end-start)+"ms");

输出结果：
commonInsert()执行时间为：13813ms
对比分析：
可以看出，仅仅是这种方式的设置，对性能的影响并不大。

三、普通插入+手动提交+ prepareStatement方式
代码：

 1技术分享Connection conn=source.getConnection();
 2技术分享        conn.setAutoCommit(false);
 3技术分享        PreparedStatement ps=conn.prepareStatement("insert into user(id,name) value(?,?)");
 4技术分享        long start=System.currentTimeMillis();
 5技术分享        for(int i=0;i<100000;i++)
 6技术分享        {
 7技术分享            ps.setString(1,(i+1)+"");
 8技术分享            ps.setString(2,"chenxinhan");
 9技术分享            ps.execute();
10技术分享        }
11技术分享        conn.commit();
12技术分享        ps.close();
13技术分享        conn.close();
14技术分享        long end=System.currentTimeMillis();
15技术分享        System.out.println("prepareStatementInsert()执行时间为："+(end-start)+"ms");

输出结果：
prepareStatementInsert()执行时间为：12797ms
对比分析：
采用prepareStatement的方式确实可以提高一点性能，因为减少了数据库引擎解析优化SQL语句的时间，但是由于现在的插入语句太简单，所以性能提升不明显。

四、批量插入：addBatch、executeBatch
代码：

 1技术分享        Connection conn=source.getConnection();
 2技术分享        conn.setAutoCommit(false);
 3技术分享        Statement s=conn.createStatement();
 4技术分享        String sql="";
 5技术分享        long start=System.currentTimeMillis();
 6技术分享        for(int j=0;j<100;j++)
 7技术分享        {
 8技术分享            for(int i=0;i<1000;i++)
 9技术分享            {
10技术分享                sql="insert into user(id,name) value(‘"+(i+1)+"‘,‘chenxinhan‘)";
11技术分享                s.addBatch(sql);
12技术分享            }
13技术分享            s.executeBatch();
14技术分享            conn.commit();
15技术分享            s.clearBatch();
16技术分享        }
17技术分享        s.close();
18技术分享        conn.close();
19技术分享        long end=System.currentTimeMillis();
20技术分享        System.out.println("batchInsert()执行时间为："+(end-start)+"ms");

输出结果：
batchInsert()执行时间为：13625ms
对比分析：
按道理，这种批处理的方式是要快些的，但是测试结果却不尽人意，有点不解，请高人拍砖。

五、批量插入：insert into tableName (x,xx,xxx) values(x,xx,xxx),(xx,xxx,xxxx)…,
代码：

 1技术分享Connection conn=source.getConnection();
 2技术分享        conn.setAutoCommit(false);
 3技术分享        Statement s=conn.createStatement();
 4技术分享        StringBuilder sql=new StringBuilder("");
 5技术分享        long start=System.currentTimeMillis();
 6技术分享        for(int j=0;j<100;j++)
 7技术分享        {
 8技术分享            sql=new StringBuilder("");
 9技术分享            sql.append("insert into user(id,name) values ");
10技术分享            for(int i=0;i<1000;i++)
11技术分享            {
12技术分享                if(i==999)
13技术分享                    sql.append("(‘").append(i+1).append("‘,").append("‘cxh‘)");
14技术分享                else
15技术分享                    sql.append("(‘").append(i+1).append("‘,").append("‘cxh‘),");
16技术分享            }
17技术分享            s.execute(sql.toString());
18技术分享            conn.commit();
19技术分享        }
20技术分享        s.close();
21技术分享        conn.close();
22技术分享        long end=System.currentTimeMillis();
23技术分享        System.out.println("manyInsert()执行时间为："+(end-start)+"ms");

输出结果：
manyInsert()执行时间为：937ms
对比分析：
发现采用这种方式的批量插入性能提升最明显，有10倍以上的性能提升。所以这种方式是我推荐的批量插入方式！

六、多线程插入
在第五种方式的基础上采用多线程插入。
代码：

 1技术分享final Connection conn=source.getConnection();
 2技术分享        for(int j=0;j<3;j++)
 3技术分享        {
 4技术分享            Thread t=new Thread(){
 5技术分享                @Override
 6技术分享                public void run() {
 7技术分享                    try
 8技术分享                    {
 9技术分享                        long start=System.currentTimeMillis();
10技术分享                        Statement s=conn.createStatement();
11技术分享                        StringBuilder sql=new StringBuilder("");
12技术分享                        for(int j=0;j<100;j++)
13技术分享                        {
14技术分享                            conn.setAutoCommit(false);
15技术分享                            sql=new StringBuilder("");
16技术分享                            sql.append("insert into user (id,name) values ");
17技术分享                            for(int i=0;i<1000;i++)
18技术分享                            {
19技术分享                                if(i==999)
20技术分享                                    sql.append("(‘").append(i+1).append("‘,").append("‘cxh‘)");
21技术分享                                else
22技术分享                                    sql.append("(‘").append(i+1).append("‘,").append("‘cxh‘),");
23技术分享                            }
24技术分享                            s.execute(sql.toString());
25技术分享                            conn.commit();
26技术分享                        }
27技术分享                        s.close();
28技术分享                        long end=System.currentTimeMillis();
29技术分享                        System.out.println("multiThreadBatchInsert()执行时间为："+(end-start)+"ms");
30技术分享                    }
31技术分享                    catch(Exception e)
32技术分享                    {
33技术分享                        e.printStackTrace();
34技术分享                    }
35技术分享                }
36技术分享            };
37技术分享            t.start();
38技术分享            //t.join();
39技术分享        }

输出结果：
multiThreadBatchInsert()执行时间为：2437ms
multiThreadBatchInsert()执行时间为：2625ms
multiThreadBatchInsert()执行时间为：2703ms

注意：上面我采用的是三个线程插入30w条数据。
取最大时间为2703ms，较上面的937ms，基本还是三倍的时间。
所以发现此时多线程也解决不了批量数据插入问题。原因就是，这时候的性能瓶颈不是CPU，而是数据库！

七、InnoDB引擎和MyISAM引擎的比较
最后，分析一下，这两个引擎对批量数据插入的影响。
先建立user2数据表：

CREATE TABLE `user2` (                                         

          `id` varchar(50) NOT NULL,                                  

          `seqid` bigint(20) NOT NULL auto_increment,                 

          `name` varchar(50) NOT NULL,                                 

          PRIMARY KEY (`seqid`)

        ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

代码：

 1技术分享Connection conn=source.getConnection();
 2技术分享        conn.setAutoCommit(false);
 3技术分享        Statement s=conn.createStatement();
 4技术分享        StringBuilder sql=new StringBuilder("");
 5技术分享        long start=System.currentTimeMillis();
 6技术分享        for(int j=0;j<100;j++)
 7技术分享        {
 8技术分享            sql=new StringBuilder("");
 9技术分享            sql.append("insert into user2 (id,name) values ");
10技术分享            for(int i=0;i<1000;i++)
11技术分享            {
12技术分享                if(i==999)
13技术分享                    sql.append("(‘").append(i+1).append("‘,").append("‘cxh‘)");
14技术分享                else
15技术分享                    sql.append("(‘").append(i+1).append("‘,").append("‘cxh‘),");
16技术分享            }
17技术分享            s.execute(sql.toString());
18技术分享            conn.commit();
19技术分享        }
20技术分享        s.close();
21技术分享        conn.close();
22技术分享        long end=System.currentTimeMillis();
23技术分享        System.out.println("manyInsert2()执行时间为："+(end-start)+"ms");

输出结果：
manyInsert2()执行时间为：3484ms
注意：第七项的代码和第五是一样的，除了数据表名称不同（user、user2）
但是，
InnoDB ：3484ms
MyISAM：937ms
所以，MyISAM引擎对大数据量的插入性能较好。

总结：
对于大数据量的插入，建议使用insert into tableName (x,xx,xxx) values(x,xx,xxx),(xx,xxx,xxxx)…,的方式，引擎建议使用MyISAM引擎。
友情提醒：本博文章欢迎转载，但请注明出处：陈新汉

数据库批量数据插入问题分析


联系
我们