mysql中数据插入优化方法之concurrent_insert的示例分析

小编给大家分享一下mysql中数据插入优化方法之concurrent_insert的示例分析，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

当一个线程对一个表执行一个DELAYED语句时，如果不存在这样的处理程序，一个处理器线程被创建以处理对于该表的所有DELAYED语句。

通常来说，在MyISAM里读写操作是串行的，但当对同一个表进行查询和插入操作时，为了降低锁竞争的频率，根据concurrent_insert的设置，MyISAM是可以并行处理查询和插入的：

当concurrent_insert=0时，不允许并发插入功能。
当concurrent_insert=1时，允许对没有洞洞的表使用并发插入，新数据位于数据文件结尾（缺省）。
当concurrent_insert=2时，不管表有没有洞洞，都允许在数据文件结尾并发插入。

这样看来，把concurrent_insert设置为2是很划算的，至于由此产生的文件碎片，可以定期使用OPTIMIZE TABLE语法优化。

max_write_lock_count：

缺省情况下，写操作的优先级要高于读操作的优先级，即便是先发送的读请求，后发送的写请求，此时也会优先处理写请求，然后再处理读请求。这就造成一 个问题：一旦我发出若干个写请求，就会堵塞所有的读请求，直到写请求全都处理完，才有机会处理读请求。此时可以考虑使用 max_write_lock_count：

max_write_lock_count=1

有了这样的设置，当系统处理一个写操作后，就会暂停写操作，给读操作执行的机会。

low-priority-updates：

我们还可以更干脆点，直接降低写操作的优先级，给读操作更高的优先级。

low-priority-updates=1

综合来看，concurrent_insert=2是绝对推荐的，至于max_write_lock_count=1和low-priority- updates=1，则视情况而定，如果可以降低写操作的优先级，则使用low-priority-updates=1，否则使用 max_write_lock_count=1。

set-variable = max_allowed_packet=1M
set-variable = net_buffer_length=2K

在myisam engine下

1. 尽量使用insert into table_name values (…), (…..),(…..)这样形式插入数据，避免使用inset into table_name values (); inset into table_name values (); inset into table_name values ();

2 增加bulk_insert_buffer_size(默认8M)

3 如果是非空表，使用alter table table_name disable keys，然后load data infile,导入完数据在执行：

alter table table_name enable keys. 如果是空表，就不需要这个操作，因为myisam表在空表中导入数据时，是先导入数据然后建立indexs。

4 在插入数据时考虑使用：insert delayed….这样操作实际mysql把insert操作放到队列里面，进行相对集中的插入，速度更快。

5. 使用load data infile 比使用insert 操作快近20倍，尽量使用此操作。

在innodb engine下

1.导入数据之前执行set unique_checks=0来禁止对唯一索引的检查，数据导入完成之后再运行set unique_checks=1.

2. 导入数据之前执行set foreign_key_checks=0来禁止对外键的检查，数据导入完成之后再执行set foreign_key_checks=1.

3.导入数据之前执行set autocommit=0禁止自动事务的自动提交，数据导入完成之后，执行set autocommit=1 恢复自动提交操作。

使用innodb engine的表，物理存储都是按PK的顺序存的。不能使用类似于myisam一样disable keys.

硬件上提高磁盘的I/0对插入速度很有好处（所以如果进行大数据量的导入导出工作，尽量在比较NB的硬件上进行，能缩减完成的时间，已经防止出现问题）。

当一个线程对一个表执行一个DELAYED语句时，如果不存在这样的处理程序，一个处理器线程被创建以处理对于该表的所有DELAYED语句。

线程检查处理程序是否已经获得了一个DELAYED锁；如果没有，它告诉处理程序去获得。即使其他的线程有在表上的一个READ或WRITE锁，也能获得 DELAYED锁。然而，处理程序将等待所有ALTER TABLE锁或FLUSH TABLES以保证表结构是最新的。

线程执行INSERT语句，但不是将行写入表，它把最后一行的副本放进被处理器线程管理的一个队列。任何语法错误都能被线程发觉并报告给客户程序。

顾客不能报告结果行的重复次数或AUTO_INCREMENT值；它不能从服务器获得它们，因为INSERT在插入操作完成前返回。如果你使用C API，同样原因，mysql_info()函数不返回任何有意义的东西。

当行被插入到表中时，更新日志有处理器线程更新。在多行插入的情况下，当第一行被插入时，更新日志被更新。
在每写入delayed_insert_limit行后，处理器检查是否任何SELECT语句仍然是未完成，如果这样，在继续之前允许执行这些语句。

当处理器在它的队列中没有更多行时，表被解锁。如果在delayed_insert_timeout秒内没有收到新的INSERT DELAYED命令，处理器终止。

如果已经有多于delayed_queue_size行在一个特定的处理器队列中未解决，线程等待直到队列有空间。这有助于保证mysqld服务器对延迟的内存队列不使用所有内存。

处理器线程将在Command列的MySQL进程表中显示delayed_insert。如果你执行一个FLUSH TABLES命令或以KILL thread_id杀死它，它将被杀死，然而，它在退出前首先将所有排队的行存进表中。在这期间，这次它将不从其他线程接受任何新的INSERT命令。如 果你在它之后执行一个INSERT DELAYED，将创建一个新的处理器线程。

注意，上述意味着，如果有一个INSERT DELAYED处理器已经运行，INSERT DELAYED命令有比正常INSERT更高的优先级！其他更新命令将必须等到INSERT DELAY排队变空、杀死处理器线程(用KILL thread_id)或执行FLUSH TABLES。

下列状态变量提供了关于INSERT DELAYED命令的信息： Delayed_insert_threads 处理器线程数量

Delayed_writes 用INSERT DELAYED被写入的行的数量
Not_flushed_delayed_rows 等待被写入的行数字

高并发insert语句的解决方法

前言

1、防止数据多次修改

1.1 、insert方案

1、添加uniqpue进行解决(重复则是更新)

insert一般没什么问题，直接控制好unique就可以，这样的话，就不会插入两条(如果重复了则，进行更新操作)

2、update方案

1、redis分布式锁、消息队列(每次只插入一个)

2、mysql锁(更新可以使用乐观锁)

2、高并发下的安全性

1、在线的网站上去执行一个大的DELETE或INSERT查询，要避免你的操作让你的整个网站停止相应。因为这两个操作是会锁表的(update也是，如果没有指定唯一主键或者索引的话，会锁表)，表一锁住了，别的操作都进不来了。所以一定要非常小心

2、如果你把你的表锁上一段时间，比如30秒钟，那么对于一个有很高访问量的站点来说，这30秒所积累的访问进程/线程，数据库链接，打开的文件数，可能不仅仅会让你泊WEB服务Crash，还可能会让你的整台服务器马上掛了。 >

2.1、解决方案

2.1.1、表的调整

把表按列变成几张表的方法，这样可以降低表的复杂度和字段的数目，从而达到优化的目的。(如果有一百多个字段是很恐怖的)

示例一：

在Users表中有一个字段是家庭地址，这个字段是可选字段，相比起，而且你在数据库操作的时候除了个人信息外，你并不需要经常读取或是改写这个字段。那么，为什么不把他放到另外一张表中呢？这样会让你的表有更好的性能，大家想想是不是，大量的时候，我对于用户表来说，只有用户ID，用户名，口令，用户角色等会被经常使用。小一点的表总是会有好的性能。

示例二：

你有一个叫“last_login”的字段，它会在每次用户登录时被更新。但是，每次更新时会导致该表的查询缓存被清空。所以，你可以把这个字段放到另一个表中，这样就不会影响你对用户ID，用户名，用户角色的不停地读取了，因为查询缓存会帮你增加很多性能。hp程序员之家

另外，需要注意的是，这些被分出去的字段所形成的表，我们是认为不会经常是join的，否则，这样的性能会比不分割表的时候时还要差，而且，会是极数级的下降

以上是“mysql中数据插入优化方法之concurrent_insert的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！