MySQL如何快速创建800w条测试数据表

目录
  • 一、数据插入思路
    • 1、创建内存表
    • 2、创建普通表
    • 3、创建存储函数
    • 4、创建存储过程
    • 6、导入数据
    • 7、内存不足
    • 8、查看结果
    • 9、插入800W条数据
  • 二、MySQL深度分页
    • 1、测试深度分页

一、数据插入思路

如果一条一条插入普通表的话，效率太低下，但内存表插入速度是很快的，可以先建立一张内存表，插入数据后，在导入到普通表中。

1、创建内存表

 View Code

2、创建普通表

普通表参数设置和内存表相同，否则从内存表往普通标导入数据会报错。

 View Code

3、创建存储函数

产生伪随机码user_id 要用到存储函数。

 View Code

4、创建存储过程

存储过程是保存起来的可以接受和返回用户提供的参数的Transact-SQL 语句的集合，可以创建一个过程供永久使用。

 View Code

5、调用存储过程

call 就是调用存储过程或者函数，这里调用存储过程1000000次

CALL add_vote_memory(1000000)

6、导入数据

将内存表中的数据导入普通表。

INSERT into vote_record SELECT * from vote_record_memory

7、内存不足

如果报错内存满了，报错信息如下：

 CALL add_vote_memory(1000000)
> 1114 - The table 'vote_record_memory' is full
 > 时间: 74.61s

则可以使用命令查看内存表和临时表允许写入的最大值：

show variables like '%%table_size%'

MySQL默认16M：

 修改默认内存配置：

set session tmp_table_size=1024*1024*1024; 
set session max_heap_table_size=1024*1024*1024; 

配置修改后，再执行上述调用存储过程和数据导入步骤。

8、查看结果

查看记录，是否有插入100W条数据。

select count(*) AS total from vote_record

9、插入800W条数据

测试插入800W条数据，call 调用存储过程800W次。

 查看结果：

800W条测试数据插入OK，想插入多少条测试数据就调用n次存储过程，CALL add_vote_memory(n)。

二、MySQL深度分页

所谓的深度分页问题，涉及到mysql分页的原理。通常情况下，mysql的分页是这样写的：

select id, user_id, vote_id, group_id from vote_record limit 200, 10

SQL意思就是从vote_reccord 表里查200到210这10条数据即【201,210】，mysql会把前210条数据都查出来，抛弃前200条，返回10条。当分页所以深度不大的时候当然没问题，随着分页的深入，sql可能会变成这样：

select id, user_id, vote_id, group_id from vote_record limit 7999900, 10

这个时候，mysql会查出来7999920条数据，抛弃前7999900条，如此大的数据量，速度一定快不起来。

那如何解决呢？一般情况下，最简单的方式是增加一个条件，利用表的覆盖索引来加速分页查询：

select id, user_id, vote_id, group_id from vote_record where id > 7999900 limit 10

我们都知道，利用了索引查询的语句中如果只包含了那个索引列（覆盖索引），那么这种情况会查询很快。

因为利用索引查找有优化算法，且数据就在查询索引上面，不用再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。上述vote_record 表的id字段是主键，自然就包含了默认的主键索引，这样，mysql会走主键索引，直接连接到7999900处，然后查出来10条数据。但是这个方式需要接口的调用方配合改造，把上次查询出来的最大id以参数的方式传给接口提供方，会有一定沟通成本。

1、测试深度分页

优化前，查询耗时2.362s，随着数据的增大耗时会更多，limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比。

优化后，耗时0.012s，性能提升了196.8倍。

到此这篇关于MySQL如何快速创建800w条测试数据表的文章就介绍到这了,更多相关MySQL创建测试数据表内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

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