MySQL 插入查询优化

Question

以下两种方法中哪一种在向表中插入大量行时会更快。

查询方法一：逐一执行查询。

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');

查询方式二：一次查询。

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

Answer 1

由于有一些争论，我想我会尝试一个基准测试，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，我使用 2 行 python 生成问题中形式的 SQL 查询。

场景 1：
许多单个插入，每个查询都完全相同

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

1000 行；三个执行的平均（平均）运行时间 45.80 秒
5000 行；单次跑220秒

场景 2：
单个查询插入 1000 行，如下所示：

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

1000 行 3 次执行的平均（平均）运行时间 0.17 秒
5000 行 3 次执行的平均（平均）运行时间 0.48
10000 行 3 次执行的平均（平均）运行时间 1.06

场景 3：
与场景 1 类似，但在插入语句周围添加了 START TRANSACTION 和 COMMIT

1000 行 3 次执行的平均（平均）运行时间 0.16 秒
5000 行 3 次执行的平均（平均）运行时间 0.48
10000 行 3 次执行的平均（平均）运行时间 0.91

结论：
方案 2，这是在其他两个答案中提出的，确实在很大程度上优于方案 1。有了这些数据，很难在 2 和 3 之间做出选择。需要对更多数量的刀片进行更严格的测试。但是如果没有这些信息，我可能会选择三个，原因是解析一个非常大的字符串通常有开销，准备一个也有！我怀疑如果我们尝试在单个语句中一次插入大约 50,000 条记录，它实际上可能会慢很多。

Answer 2

第二种方法（查询）比第一种更快。

因为在第一种方法中它在一个表上执行三个不同的查询，而在第二种方法中它只执行一次以在表中插入多条记录。

当您一次插入数百行时，您会发现主要区别。

Answer 3

第二次查询比第一次快得多。根据document，有助于提高单个语句中多次插入性能的因素是：-

9.2.2.1 INSERT 语句的速度

为了优化插入速度，将许多小操作合并到一个 大手术。理想情况下，您建立一个连接，发送数据 一次处理许多新行，并延迟所有索引更新和一致性 检查到最后。

插入一行所需的时间由以下决定 因素，其中数字表示近似比例：

连接：(3)

向服务器发送查询：(2)

解析查询：(2)

插入行：（1 × 行大小）

插入索引：（1 × 索引数）

结束：(1)

如果您要同时从同一个客户端插入多行，请使用带有多个 VALUES 列表的 INSERT 语句一次插入多行。这比使用单独的单行 INSERT 语句要快得多（在某些情况下快很多倍）。如果要向非空表添加数据，则可以调整 bulk_insert_buffer_size 变量以使数据插入更快。