探究MySQL中索引和提交頻率對InnoDB表寫入速度的影響
本次,我們來看看索引、提交頻率對InnoDB表寫入速度的影響,了解有哪些需要注意的。
先直接說幾個結(jié)論吧:
1、關(guān)于索引對寫入速度的影響:
a、如果有自增列做主鍵,相對完全沒索引的情況,寫入速度約提升 3.11%;
b、如果有自增列做主鍵,并且二級索引,相對完全沒索引的情況,寫入速度約降低 27.37%;
因此,InnoDB表最好總是有一個自增列做主鍵。
2、關(guān)于提交頻率對寫入速度的影響(以表中只有自增列做主鍵的場景,一次寫入數(shù)據(jù)30萬行數(shù)據(jù)為例):
a、等待全部數(shù)據(jù)寫入完成后,最后再執(zhí)行commit提交的效率最高;
b、每10萬行提交一次,相對一次性提交,約慢了1.17%;
c、每1萬行提交一次,相對一次性提交,約慢了3.01%;
d、每1千行提交一次,相對一次性提交,約慢了23.38%;
e、每100行提交一次,相對一次性提交,約慢了24.44%;
f、每10行提交一次,相對一次性提交,約慢了92.78%;
g、每行提交一次,相對一次性提交,約慢了546.78%,也就是慢了5倍;
因此,最好是等待所有事務(wù)結(jié)束后再批量提交,而不是每執(zhí)行完一個SQL就提交一次。
曾經(jīng)有一次對比測試mysqldump啟用extended-insert和未啟用導(dǎo)出的SQL腳本,后者比前者慢了不止5倍。
重要:這個建議并不是絕對成立的,要看具體的場景。如果是一個高并發(fā)的在線業(yè)務(wù),就需要盡快提交事務(wù),避免鎖范圍被擴大。但如果是在非高并發(fā)的業(yè)務(wù)場景,尤其是做數(shù)據(jù)批量導(dǎo)入的場景下,就建議采用批量提交的方式。
下面是詳細的測試案例過程,有興趣的同學(xué)可以看看:
DROP TABLE IF EXISTS `mytab`; CREATE TABLE `mytab` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `c1` int(11) NOT NULL DEFAULT ‘0', `c2` int(11) NOT NULL DEFAULT ‘0', `c3` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, `c4` varchar(200) NOT NULL DEFAULT ”, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB; DELIMITER $$$ DROP PROCEDURE IF EXISTS `insert_mytab`; CREATE PROCEDURE `insert_mytab`(in rownum int, in commitrate int) BEGIN DECLARE i INT DEFAULT 0; SET AUTOCOMMIT = 0; WHILE i < rownum DO INSERT INTO mytab(c1, c2, c3,c4) VALUES( FLOOR(RAND()*rownum),FLOOR(RAND()*rownum),NOW(), REPEAT(CHAR(ROUND(RAND()*255)),200)); SET i = i+1; /* 達到每 COMMITRATE 頻率時提交一次 */ IF (commitrate > 0) AND (i % commitrate = 0) THEN COMMIT; SELECT CONCAT(‘commitrate: ‘, commitrate, ‘ in ‘, I); END IF; END WHILE;
/* 最終再提交一次,確保成功 */
COMMIT; SELECT ‘ALL COMMIT;'; END; $$$ #測試調(diào)用 call insert_mytab(300000, 1); — 每次一提交 call insert_mytab(300000, 10); — 每10次一提交 call insert_mytab(300000, 100); — 每100次一提交 call insert_mytab(300000, 1000); — 每1千次一提交 call insert_mytab(300000, 10000); — 每1萬次提交 call insert_mytab(300000, 100000); — 每10萬次一提交 call insert_mytab(300000, 0); — 一次性提交
測試耗時結(jié)果對比:

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