[MySQL优化案例]系列 — 索引、提交频率对InnoDB表写入速度的影响

本次,我们来看看索引、提交频率对InnoDB表写入速度的影响,了解有哪些需要注意的。

先直接说几个结论吧:

1、关于索引对写入速度的影响:
a、如果有自增列做主键,相对完全没索引的情况,写入速度约提升 3.11%;
b、如果有自增列做主键,并且二级索引,相对完全没索引的情况,写入速度约降低 27.37%;

因此,InnoDB表最好总是有一个自增列做主键。

2、关于提交频率对写入速度的影响(以表中只有自增列做主键的场景,一次写入数据30万行数据为例):

a、等待全部数据写入完成后,最后再执行commit提交的效率最高;
b、每10万行提交一次,相对一次性提交,约慢了1.17%;
c、每1万行提交一次,相对一次性提交,约慢了3.01%;
d、每1千行提交一次,相对一次性提交,约慢了23.38%;
e、每100行提交一次,相对一次性提交,约慢了24.44%;
f、每10行提交一次,相对一次性提交,约慢了92.78%;
g、每行提交一次,相对一次性提交,约慢了546.78%,也就是慢了5倍;

因此,最好是等待所有事务结束后再批量提交,而不是每执行完一个SQL就提交一次。
曾经有一次对比测试mysqldump启用extended-insert和未启用导出的SQL脚本,后者比前者慢了不止5倍。
重要:这个建议并不是绝对成立的,要看具体的场景。如果是一个高并发的在线业务,就需要尽快提交事务,避免锁范围被扩大。但如果是在非高并发的业务场景,尤其是做数据批量导入的场景下,就建议采用批量提交的方式。

下面是详细的测试案例过程,有兴趣的同学可以看看:

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; /* 达到每 COMMITRATE 频率时提交一次 */ IF (commitrate > 0) AND (i % commitrate = 0) THEN
COMMIT;
SELECT CONCAT(‘commitrate: ‘, commitrate, ‘ in ‘, I);
END IF;

END WHILE;

/* 最终再提交一次,确保成功 */
COMMIT;
SELECT ‘ALL COMMIT;’;

END; $$$

#测试调用
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1万次提交
call insert_mytab(300000, 100000); — 每10万次一提交
call insert_mytab(300000, 0); — 一次性提交

测试耗时结果对比:
mysql-optimization-case-how-index-and-commit-rate-affect-innodb-insert

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