mysql 插入10万条数据 优化效率
public int addTypes(List<taobaoBean> babyList) {

    String sql = "insert into type (typeid,url) values (?,?) ";
    Connection conn = dbhelper.getConnection(driver,url,username,upwd);
    int result  = 0;
    PreparedStatement stmt =null;
    try {
        stmt = conn.prepareStatement(sql);
        for(int i=0;i<babyList.size();i++){
            stmt.setInt(1, babyList.get(i).getTypeId());
            stmt.setString(2, babyList.get(i).getUrl());
            stmt.addBatch();
        }
        stmt.executeBatch();
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }finally{
        if (stmt != null) {
            try {
                stmt.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        dbhelper.closeCon(conn);
    }
    return result;
}

1分钟才插入3000条数据,如何变快。

4个回答

批处理,,成批的插入

csdnzlw
csdnzlw 能在我的例子上修改一下?
大约 4 年之前 回复

批量插入,不要一条条插入,mysql支持一次插入多条记录

csdnzlw
csdnzlw 能给个例子吗?
大约 4 年之前 回复

有两种方法:
1. 一条SQL语句插入多条数据。
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);
可以将上面这种一条条插入的语句合并成下面这种
INSERT INTO insert_table (datetime, uid, content, type) VALUES('0', 'userid_0', 'content_0', 0), ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);

这种方法可以减少SQL语句解析的操作, 只需要解析一次就能进行数据的插入操作,而且SQL语句较短,可以减少网络传输的IO。
2.在事务中进行插入处理
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;

通过使用事务可以减少数据库执行插入语句时多次“创建事务,提交事务”的消耗,所有插入都在执行后才进行提交操作。

注:两种方法我测了下插入1W条的话,第一种方法和第二种方法之前都要大概11秒,优化以后第一种只要0.2秒,第二种要1秒
LZ也可以两种结合在一起用

inert into targetTable (id,name)
select id,name from otherTable

我现在这样做的,100万数据,测试环境下40秒左右,根据你的服务器进行优化吧。

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请问mysql如何生成10万数据

因为我要给自己的项目测试,所以打算生成10条数据,求大佬帮助

mysql插入一百万条数据竟然用了42分钟 有更快的操作吗?为什么会这样慢?

delimiter %% CREATE PROCEDURE add_age() BEGIN DECLARE i INT; set i =0; WHILE i<1000000 DO INSERT INTO stu_test (name,age) VALUES (i,i); SET i= i+1; END WHILE; END %% CALL add_age(); 这里是存储过程

亿级数据,mysql插入数据非常缓慢,谁给优化一下,代码如下。

``` package databasebit import ( "database/sql" "fmt" _ "github.com/go-sql-driver/mysql" ) //此函数要被调用上亿次,进行数据的插入以及查询 重复数据大概占比50 func Databaseinbit(db *sql.DB, newaddress string, newrece, newsend float32) { // 查询数据表的address字段内有没有重复数据 rows, err := db.Query("SELECT * FROM bitcoin WHERE address REGEXP '"+newaddress+"'") checkErr(err) //如果address数据重复 将rece与send进行更新 for rows.Next() { //在不报错的情况下 uid可以不提取数据 var uid int var address string var rece float32 var send float32 err = rows.Scan(&uid, &address, &rece, &send) checkErr(err) //如果地址相同 选择rece或者send进行更新 if address == newaddress { if newrece != 0 { rece += newrece stmt, err := db.Prepare("update bitcoin set rece=? WHERE address='"+newaddress+"'") checkErr(err) res, err := stmt.Exec(rece) checkErr(err) affect, err := res.RowsAffected() checkErr(err) fmt.Println("address:",address," :" , affect) rows.Close() return } if newsend != 0 { send += newsend stmt, err := db.Prepare("update bitcoin set send=? WHERE address='"+newaddress+"'") checkErr(err) res, err := stmt.Exec(send) checkErr(err) affect, err := res.RowsAffected() checkErr(err) fmt.Println("address:",address," : ", affect) rows.Close() return } } } // 如果没有重复数据 将数据插入 stmt, err := db.Prepare("INSERT bitcoin SET address=?,rece=?,send=?") checkErr(err) stmt.Exec(newaddress, newrece, newsend) return } func checkErr(err error) { if err != nil { panic(err) } } ``` 这是表的数据结构![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201811/22/1542867477_464546.png) 当全部数据插入完成后 对数据表中address字段进行查询 查询时间不能超过0.5s 数据规模亿级

mysql(表:InnoDB,无索引),批量插入50万条记录后,越来越慢。

插入10000条,已用时0秒 插入20000条,已用时2秒 插入30000条,已用时3秒 插入40000条,已用时3秒 插入50000条,已用时4秒 插入60000条,已用时5秒 插入70000条,已用时6秒 插入80000条,已用时7秒 插入90000条,已用时8秒 插入100000条,已用时9秒 插入110000条,已用时11秒 插入120000条,已用时12秒 插入130000条,已用时13秒 插入140000条,已用时14秒 插入150000条,已用时15秒 插入160000条,已用时16秒 插入170000条,已用时17秒 插入180000条,已用时18秒 插入190000条,已用时19秒 插入200000条,已用时21秒 插入210000条,已用时22秒 插入220000条,已用时23秒 插入230000条,已用时25秒 插入240000条,已用时26秒 插入250000条,已用时27秒 插入260000条,已用时28秒 插入270000条,已用时30秒 插入280000条,已用时31秒 插入290000条,已用时32秒 插入300000条,已用时33秒 插入310000条,已用时34秒 插入320000条,已用时36秒 插入330000条,已用时37秒 插入340000条,已用时38秒 插入350000条,已用时39秒 插入360000条,已用时41秒 插入370000条,已用时42秒 插入380000条,已用时43秒 插入390000条,已用时44秒 插入400000条,已用时45秒 插入410000条,已用时46秒 插入420000条,已用时48秒 插入430000条,已用时49秒 插入440000条,已用时50秒 插入450000条,已用时52秒 插入460000条,已用时57秒 插入470000条,已用时66秒 插入480000条,已用时76秒 插入490000条,已用时90秒 插入500000条,已用时105秒 插入510000条,已用时123秒 插入520000条,已用时142秒 插入530000条,已用时164秒 插入540000条,已用时187秒 插入550000条,已用时212秒 插入560000条,已用时239秒 插入570000条,已用时266秒 插入580000条,已用时294秒 插入590000条,已用时323秒 插入600000条,已用时358秒 插入610000条,已用时389秒 插入620000条,已用时421秒 插入630000条,已用时458秒 插入640000条,已用时496秒 停止程序,再次运行,一万条需几十秒。 清空该表,重新运行,很快。在将近插入50万条记录时,一万条需几十秒。 public static void main(String[] args) { PreparedStatement pstmt = null; Connection conn = null; try { Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/pis"; String username = "root"; String password = "root"; conn = DriverManager.getConnection(url, username, password); conn.setAutoCommit(false); String sql = "SELECT T.ID FROM PIS_PERSON_EX T WHERE T.NAME LIKE 'TEST%'"; PreparedStatement statement = conn.prepareStatement(sql); ResultSet result = statement.executeQuery(); String sql2 = "INSERT INTO PIS_RECORD (ID, RCTIMES, RCTIMEP, YEARS, MONTHS, DAYS, YMD, PERSONID, DEVICEID, NOTESTR) " + " VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)"; pstmt = conn.prepareStatement(sql2); SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss"); Random random = new Random(); int pos = 0; Date t1 = new Date(); while (result.next()) { for (int i = 1; i <= 31; i++) { String day = i + ""; if (i < 10) { day = "0" + i; } for(int j = 0; j < 5; j++){ Date checkStartTime = new Date( sdf.parse("201601" + day + "090000").getTime() - (random.nextInt(21600000) - 10800000)); Date checkEndTime = new Date( sdf.parse("201601" + day + "180000").getTime() - (random.nextInt(21600000) - 10800000)); String checkStartTimeStr = sdf.format(checkStartTime); String checkEndTimeStr = sdf.format(checkEndTime); pstmt.setString(1, UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-", "")); pstmt.setString(2, checkStartTimeStr); pstmt.setTimestamp(3, new Timestamp(checkStartTime.getTime())); pstmt.setString(4, checkStartTimeStr.substring(0, 4)); pstmt.setString(5, checkStartTimeStr.substring(4, 6)); pstmt.setString(6, checkStartTimeStr.substring(6, 8)); pstmt.setString(7, checkStartTimeStr.substring(0, 8)); pstmt.setString(8, result.getString(1)); pstmt.setString(9, "402888634f5d7f28014f62f346af1268"); pstmt.setString(10, "NONE"); pos++; pstmt.addBatch(); pstmt.setString(1, UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-", "")); pstmt.setString(2, checkEndTimeStr); pstmt.setTimestamp(3, new Timestamp(checkEndTime.getTime())); pstmt.setString(4, checkEndTimeStr.substring(0, 4)); pstmt.setString(5, checkEndTimeStr.substring(4, 6)); pstmt.setString(6, checkEndTimeStr.substring(6, 8)); pstmt.setString(7, checkEndTimeStr.substring(0, 8)); pstmt.setString(8, result.getString(1)); pstmt.setString(9, "402888634f5d7f28014f62f346af1268"); pstmt.setString(10, "NONE"); pos++; pstmt.addBatch(); if (pos % 10000 == 0) { long sj = (new Date().getTime() - t1.getTime()) / 1000; pstmt.executeBatch(); conn.commit(); System.out.println("插入" + pos + "条,已用时"+sj+"秒"); } } } } pstmt.executeBatch(); conn.commit(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { if (pstmt != null) { try { pstmt.close(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } if (conn != null) { try { conn.close(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } } }

向mysql中插入50000条数据怎么那么慢。。。

package cn.itcast.bath; import java.sql.Connection; import java.sql.PreparedStatement; import org.junit.Test; import cn.itcast.jdbc.JDBCUtils; public class Bath { @Test public void demo1() { Connection conn=null; PreparedStatement stat=null; long start = System.currentTimeMillis(); try { conn=JDBCUtils.getConnection(); String sql ="insert into person values(?,?,?)"; stat=conn.prepareStatement(sql); for (int i = 1; i <=50000; i++) { stat.setInt(1, i); stat.setString(2, "name"+i); stat.setString(3, "email"+i); stat.addBatch(); if(i%1000==0) { stat.executeBatch(); stat.clearBatch(); } } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); }finally{ long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("执行时间:"+(end-start)); JDBCUtils.release(stat, conn); } } }

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最近在网上学的jsoup爬数据,爬了大概几万条城市地区的数据准备通过mybatis插入的mysql里,九个字段除了ID,其它都是varchar类型,区划代码是十二位数字暂时也是用的varchar; 想过三种插入方式 1:service层循环调用dao层插入数据,一条一条来 2:拼接sql类似 insert into citytable (province,...) select ... union all select ... union all 在后台先拼接几百条然后插入 3:xml里用foreach循环插入 请问有其它方法可以快速插入数据吗?求学中,路过的大神请多指教

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创建数据库 create database ceshi; use ceshi; 创建表 create table ce( id int not null auto_increment, name varchar(50) default null, pw char(50), primary key(id)); 存储过程 delimiter // create procedure insert_ce(in item int) begin declare counter int; declare i int; set counter=item; while counter >=1 do insert into ce values(counter,concat('mysqls',counter),repeat('ab',5)); set counter =counter-1; set i=i+1; if i=1000 then set i=0; commit; end if; end while; end // delimiter ; 十万条数据使用的时间是40分钟 另一钟方法: create table t_2 (id serial,name char(5)) ; delimiter $$ SET AUTOCOMMIT = 0$$ create procedure test02(in i int) begin declare v_cnt decimal (10) default 0 ; dd:loop insert into t_2 values (null,'aaaaa'), (null,'aaaaa'), (null,'aaaaa'), (null,'aaaaa'), (null,'aaaaa'), (null,'aaaaa'), (null,'aaaaa'), (null,'aaaaa'), (null,'aaaaa'), (null,'aaaaa'); commit; set v_cnt = v_cnt+10 ; if v_cnt = i then leave dd; end if; end loop dd ; end;$$ delimiter ; 十万条数据使用的时间是7分钟 设置缓存的话不到两种方法都是一份钟不到就好了,朋友说有可能是默认缓存过小的原因。可是,两种方法在同一个机子上测试,没有设置缓存,所用的时间就是差很多。 想问一下是什么原因造成的,还想知道插入多少条数据提交一次才是最优插入,第二种方法的注释?

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往往,我们看不进去大段大段的逻辑。深刻的哲理,往往短而精悍,一阵见血。问:产品经理挺漂亮的,有点心动,但不知道合不合得来。男生更看重女生的身材脸蛋,还是...

为什么程序员做外包会被瞧不起?

二哥,有个事想询问下您的意见,您觉得应届生值得去外包吗?公司虽然挺大的,中xx,但待遇感觉挺低,马上要报到,挺纠结的。

当HR压你价,说你只值7K,你该怎么回答?

当HR压你价,说你只值7K时,你可以流畅地回答,记住,是流畅,不能犹豫。 礼貌地说:“7K是吗?了解了。嗯~其实我对贵司的面试官印象很好。只不过,现在我的手头上已经有一份11K的offer。来面试,主要也是自己对贵司挺有兴趣的,所以过来看看……”(未完) 这段话主要是陪HR互诈的同时,从公司兴趣,公司职员印象上,都给予对方正面的肯定,既能提升HR的好感度,又能让谈判气氛融洽,为后面的发挥留足空间。...

面试:第十六章:Java中级开发(16k)

HashMap底层实现原理,红黑树,B+树,B树的结构原理 Spring的AOP和IOC是什么?它们常见的使用场景有哪些?Spring事务,事务的属性,传播行为,数据库隔离级别 Spring和SpringMVC,MyBatis以及SpringBoot的注解分别有哪些?SpringMVC的工作原理,SpringBoot框架的优点,MyBatis框架的优点 SpringCould组件有哪些,他们...

面试阿里p7,被按在地上摩擦,鬼知道我经历了什么?

面试阿里p7被问到的问题(当时我只知道第一个):@Conditional是做什么的?@Conditional多个条件是什么逻辑关系?条件判断在什么时候执...

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