對於一些數據量較大的系統，數據庫面臨的問題除了查詢效率低下，還有就是數據入庫時間長。特別像報表系統，可能每天花費在數據導入上的時間就會長達幾個小時之久。因此，優化數據庫插入性能是很有意義的。
網絡上的牛人很多，總會有一些手段可以提高insert效率，大家跟我一起分享一下吧：
1. 一條SQL語句插入多條數據。
我們常用的插入語句大都是一條一個insert，如：
- INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
- VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);
- INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
- VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);
- INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
- VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0), ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);
【數據對比】
下面是網上牛人提供一些測試對比數據，分別是進行單條數據的導入與轉化成一條SQL語句進行導入，分別測試1百、1千、1萬條數據記錄。通過對比，可以發現修改後的插入操作能夠提高程序的插入效率。
【緣由分析】
這裏第二種SQL執行效率高的主要原因是合併後日志量（MySQL的binlog和innodb的事務讓日誌）減少了，降低日誌刷盤的數據量和頻率，從而提高效率。通過合併SQL語句，同時也能減少SQL語句解析的次數，減少網絡傳輸的IO。
2. 在事務中進行插入處理。
在操作數據的時候，事務也是很常用的。現在我們把上面的插入語句修改成：
- START TRANSACTION;
- INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
- VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);
- INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
- VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);
- ...
- COMMIT;
【數據對比】
這裏也提供了測試對比，分別是不使用事務與使用事務在記錄數爲1百、1千、1萬的情況。亦發現數據的插入效率提高了。
【緣由分析】
這是因爲進行一個INSERT操作時，MySQL內部會建立一個事務，在事務內才進行真正插入處理操作。通過使用事務可以減少創建事務的消耗，所有插入都在執行後才進行提交操作。
3. 數據有序插入。
數據有序的插入是指插入記錄在主鍵上是有序排列，例如datetime是記錄的主鍵：
原始插入語句如下：
- INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
- VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);
- INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
- VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);
- INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
- VALUES ('2', 'userid_2', 'content_2',2);
- INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
- VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);
- INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
- VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);
- INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
- VALUES ('2', 'userid_2', 'content_2',2);
【數據對比】
下面提供隨機數據與順序數據的性能對比，分別是記錄爲1百、1千、1萬、10萬、100萬。從測試結果來看，該優化方法的性能有所提高，但是提高並不是很明顯。
【緣由分析】
由於數據庫插入時，需要維護索引數據，無序的記錄會增大維護索引的成本。我們可以參照innodb使用的B+Tree 索引，如果每次插入記錄都在索引的最後面，索引的定位效率很高，並且對索引調整較小；如果插入的記錄在索引中間，需要B+tree進行分裂合併等處理，會消耗比較多計算資源，並且插入記錄的索引定位效率會下降，數據量較大時會有頻繁的磁盤操作。
性能綜合測試：
這裏提供了同時使用上面三種方法進行INSERT效率優化的測試。
從測試結果可以看到，合併數據+事務的方法在較小數據量時，性能提高是很明顯的，數據量較大時（1千萬以上），性能會急劇下降，這是由於此時數據量超過了innodb_buffer的容量，每次定位索引涉及較多的磁盤讀寫操作，性能下降較快。而使用合併數據+事務+有序數據的方式在數據量達到千萬級以上表現依舊是良好，在數據量較大時，有序數據索引定位較爲方便，不需要頻繁對磁盤進行讀寫操作，所以可以維持較高的性能。
注意事項：
- SQL語句是有長度限制，在進行數據合併在同一SQL中務必不能超過SQL長度限制，通過max_allowed_packet配置可以修改，默認是1M，測試時修改爲8M。
- 事務需要控制大小，事務太大可能會影響執行的效率。MySQL有innodb_log_buffer_size配置項，超過這個值會把innodb的數據刷到磁盤中，這時，效率會有所下降。所以比較好的做法是，在數據達到這個這個值前進行事務提交。