MySQL使用存储过程30秒插入百万数据！！！

来了，老弟！！！没有骗你，30秒插入了百万数据！！！

坐稳了，开车了。。。

直接写个存储过程

BEGIN
	DECLARE i INT DEFAULT 0;
	WHILE i < 1000000
	DO
		INSERT INTO duplicated_user(name) VALUES ('edgar');
		SET i = i + 1;
	END WHILE;
END

我这里直接在MySQL5.7连接器的界面写的存储过程，如果你是命令行写的话：

mysql> delimiter $$$
mysql> create procedure search()
    -> BEGIN
    -> DECLARE i INT DEFAULT 0;
    -> WHILE i < 1000000 
    -> DO
    -> INSERT INTO duplicated_user(name) VALUES ('edgar');
    -> SET i = i + 1;
    -> END WHILE;
    -> END
    -> $$$
mysql> delimiter;

call search();

用了22分钟才跑完。。。what???这是要翻车的节奏么！！！

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不要着急，接着往下看：

我们接下来对MySQL做个优化：

• 设置 innodb_flush_log_at_trx_commit = 0 ，相对于 innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 可以十分明显的提升导入速度；
• 修改参数 bulk_insert_buffer_size， 调大批量插入的缓存；
• 合并多条 insert 为一条.

show VARIABLES like 'innodb_flush_log_at_trx_commit';

这个参数默认为1的，我们把它设置成0。

set global innodb_flush_log_at_trx_commit = '0';

如果报以下的错误

[SQL] set global innodb_flush_log_at_trx_commit = '0';
[Err] 1193 - Unknown system variable 'innodb_flush_log_at_trx_commit'

关于innodb_flush_log_at_trx_commit这个参数详解请戳这篇博文：
MySQL中的innodb_flush_log_at_trx_commit参数

那我们直接在安装目录为my.ini的文件直接修改innodb_flush_log_at_trx_commit =0就生效了。

show VARIABLES like 'bulk_insert_buffer_size';

一般插入缓存的大小为8388608=8M，我们可以设置成16-100M，具体的看你插入的数据量。

Myisam : 对于Myisam类型的表，可以通过以下方式快速的导入大量的数据。

ALTER TABLE tblname DISABLE KEYS;loading the data ALTER TABLE tblname ENABLE KEYS; 这两个命令用来打开或者关闭Myisam表非唯一索引的更新。在导入大量的数据到一个非空的Myisam表时，通过设置这两个命令，可以提高导入的效率。对于导入大量数据到一个空的Myisam表，默认就是先导入数据然后才创建索引的，所以不用进行设置

Innodb : 对于Innodb类型的表，有以下几种方式可以提高导入的效率：

1、因为Innodb类型的表是按照主键的顺序保存的，所以将导入的数据按照主键的顺序排列，可以有效的提高导入数据的效率。如果Innodb表没有主键，那么系统会默认创建一个内部列作为主键，所以如果可以给表创建一个主键，将可以利用这个优势提高导入数据的效率。

2、在导入数据前执行SET UNIQUE_CHECKS=0，关闭唯一性校验，在导入结束后执行SET UNIQUE_CHECKS=1，恢复唯一性校验，可以提高导入的效率。

3、如果应用使用自动提交的方式，建议在导入前执行SET AUTOCOMMIT=0，关闭自动提交，导入结束后再执行SET AUTOCOMMIT=1，打开自动提交，也可以提高导入的效率。

而我创建的是Innodb类型的表

先查看下面两个参数，如果为on的话，我们需要设置它们为off

show VARIABLES like 'UNIQUE_CHECKS '
show VARIABLES like 'AUTOCOMMIT'

set session UNIQUE_CHECKS off;
set session AUTOCOMMIT off;

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一顿操作后，再执行刚才那个插入100万的存储过程，好家伙，cpu占用率跳到了70%左右，30秒就把100万的数据插入完成了。