多线程插入(单表)

问:为何对同一个表的插入多线程会比单线程快?同一时间对一个表的写操作不应该是独占的吗?答:在数据里做插入操作的时候,整体时间的分配是这样的:链接耗时 (30%)发送query到服务器 (20%)解析query (20%)插入操作 (10% * 词条数目)插入index (10% * Index的数目)关闭链接 (10%)从这里可以看出来,真正耗时的不是操作,而是链接,解析的过程。MySQL插入数据在写阶段是独占的,但是插入一条数据仍然需要解析、计算、最后才进行写处理,比如要给每一条记录分配自增id,校验主键唯一键属性,或者其他一些逻辑处理,都是需要计算的,所以说多线程能够提高效率。

多线程插入(多表)

分区分表后使用多线程插入。

预处理SQL

普通SQL,即使用Statement接口执行SQL预处理SQL,即使用PreparedStatement接口执行SQL使用PreparedStatement接口允许数据库预编译SQL语句,以后只需传入参数,避免了数据库每次都编译SQL语句,因此性能更好。


Stringsql="insertintotestdb.tuser(name,remark,createtime,updatetime)values(?,?,?,?)";
for(inti=;i<m;i++){
//从池中获取连接
Connectionconn=myBroker.getConnection();
PreparedStatementpstmt=conn.prepareStatement(sql);
for(intk=;k<n;k++){
pstmt.setString(1,RandomToolkit.generateString(12));
pstmt.setString(2,RandomToolkit.generateString(24));
pstmt.setDate(3,newDate(System.currentTimeMillis()));
pstmt.setDate(4,newDate(System.currentTimeMillis()));
//加入批处理
pstmt.addBatch();
}
pstmt.executeBatch();//执行批处理
pstmt.close();
myBroker.freeConnection(conn);//连接归池
}

多值插入SQL

普通插入SQL:INSERT INTO TBL_TEST (id) VALUES(1)多值插入SQL:INSERT INTO TBL_TEST (id) VALUES (1), (2), (3)使用多值插入SQL,SQL语句的总长度减少,即减少了网络IO,同时也降低了连接次数,数据库一次SQL解析,能够插入多条数据。

事务(N条提交一次)

在一个事务中提交大量INSERT语句可以提高性能。1、将表的存储引擎修改为游戏账号买卖平台myisam 2、将 sql 拼接成字符串,每 1000 条左右提交事务。


///<summary>
///执行多条SQL语句,实现数据库事务。
///</summary>mysql数据库
///<paramname="SQLStringList">多条SQL语句</param>
publicvoidExecuteSqlTran(List<string>SQLStringList)
{
using(MySqlConnectionconn=newMySqlConnection(connectionString))
{
if(DBVariable.flag)
{
conn.Open();
MySqlCommandcmd=newMySqlCommand();
cmd.Connection=conn;
MySqlTransactiontx=conn.BeginTransaction();
cmd.Transaction=tx;
try
{
for(intn=;n<SQLStringList.Count;n++)
{
stringstrsql=SQLStringList[n].ToString();
if(strsql.Trim().Length>1)
{
cmd.CommandText=strsql;
cmd.ExecuteNonQuery();
}
//后来加上的
if(n>&&(n%1000==||n==SQLStringList.Count-1))
{
tx.Commit();
tx=conn.BeginTransaction();
}
}
//tx.Commit();//原来一次性提交
}
catch(System.Data.SqlClient.SqlExceptionE)
{
tx.Rollback();
thrownewException(E.Message);
}
}
}
}

10w条数据大概用时10s!


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