MySQL如何快速創(chuàng)建800w條測試數(shù)據(jù)表
一、數(shù)據(jù)插入思路
如果一條一條插入普通表的話,效率太低下,但內(nèi)存表插入速度是很快的,可以先建立一張內(nèi)存表,插入數(shù)據(jù)后,在導入到普通表中。
1、創(chuàng)建內(nèi)存表
?View Code
2、創(chuàng)建普通表
普通表參數(shù)設置和內(nèi)存表相同,否則從內(nèi)存表往普通標導入數(shù)據(jù)會報錯。
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3、創(chuàng)建存儲函數(shù)
產(chǎn)生偽隨機碼user_id
要用到存儲函數(shù)。
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4、創(chuàng)建存儲過程
存儲過程是保存起來的可以接受和返回用戶提供的參數(shù)的Transact-SQL 語句的集合,可以創(chuàng)建一個過程供永久使用。
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5、調(diào)用存儲過程
call 就是調(diào)用存儲過程或者函數(shù),這里調(diào)用存儲過程1000000次
CALL add_vote_memory(1000000)
6、導入數(shù)據(jù)
將內(nèi)存表中的數(shù)據(jù)導入普通表。
INSERT into vote_record SELECT * from vote_record_memory
7、內(nèi)存不足
如果報錯內(nèi)存滿了,報錯信息如下:
?CALL add_vote_memory(1000000) > 1114 - The table 'vote_record_memory' is full ?> 時間: 74.61s
則可以使用命令查看內(nèi)存表和臨時表允許寫入的最大值:
show variables like '%%table_size%'
MySQL默認16M:
修改默認內(nèi)存配置:
set session tmp_table_size=1024*1024*1024;? set session max_heap_table_size=1024*1024*1024;?
配置修改后,再執(zhí)行上述調(diào)用存儲過程和數(shù)據(jù)導入步驟。
8、查看結(jié)果
查看記錄,是否有插入100W條數(shù)據(jù)。
select count(*) AS total from vote_record
9、插入800W條數(shù)據(jù)
測試插入800W條數(shù)據(jù),call 調(diào)用存儲過程800W次。
查看結(jié)果:
800W條測試數(shù)據(jù)插入OK,想插入多少條測試數(shù)據(jù)就調(diào)用n次存儲過程,CALL add_vote_memory(n)。
二、MySQL深度分頁
所謂的深度分頁問題,涉及到mysql分頁的原理。通常情況下,mysql的分頁是這樣寫的:
select id, user_id, vote_id, group_id from vote_record limit 200, 10
SQL意思就是從vote_reccord 表里查200到210這10條數(shù)據(jù)即【201,210】,mysql會把前210條數(shù)據(jù)都查出來,拋棄前200條,返回10條。當分頁所以深度不大的時候當然沒問題,隨著分頁的深入,sql可能會變成這樣:
select id, user_id, vote_id, group_id from vote_record limit 7999900, 10
這個時候,mysql會查出來7999920條數(shù)據(jù),拋棄前7999900條,如此大的數(shù)據(jù)量,速度一定快不起來。
那如何解決呢?一般情況下,最簡單的方式是增加一個條件,利用表的覆蓋索引來加速分頁查詢:
select id, user_id, vote_id, group_id from vote_record where id > 7999900 limit 10
我們都知道,利用了索引查詢的語句中如果只包含了那個索引列(覆蓋索引),那么這種情況會查詢很快。
因為利用索引查找有優(yōu)化算法,且數(shù)據(jù)就在查詢索引上面,不用再去找相關(guān)的數(shù)據(jù)地址了,這樣節(jié)省了很多時間。上述vote_record 表的id字段是主鍵,自然就包含了默認的主鍵索引,這樣,mysql會走主鍵索引,直接連接到7999900處,然后查出來10條數(shù)據(jù)。但是這個方式需要接口的調(diào)用方配合改造,把上次查詢出來的最大id以參數(shù)的方式傳給接口提供方,會有一定溝通成本。
1、測試深度分頁
優(yōu)化前,查詢耗時2.362s,隨著數(shù)據(jù)的增大耗時會更多,limit語句的查詢時間與起始記錄的位置成正比。
優(yōu)化后,耗時0.012s,性能提升了196.8倍。
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