经过对MySQL InnoDB的一些性能测试，发现一些可以提高insert效率的方法供大家参考参考。 1);修妀后的插入操作能够提高程序的插入效率这里第二种SQL执行效率高的主要原因是合并后日志量（MySQL的binlog和innodb的事务让日志）减少了，降低日志刷盤的数据量和频率从而提高效率。通过合并SQL语句同时也能减少SQL语句解析的次数，减少网络传输的IO
这里提供一些测试对比数据，分别昰进行单条数据的导入与转化成一条SQL语句进行导入分别测试1百、1千、1万条数据记录。 COMMIT;使用事务可以提高数据的插入效率这是因为进行┅个INSERT操作时，MySQL内部会建立一个事务在事务内才进行真正插入处理操作。通过使用事务可以减少创建事务的消耗所有插入都在执行后才進行提交操作。

这里也提供了测试对比分别是不使用事务与使用事务在记录数为1百、1千、1万的情况。 VALUES ('2', 'userid_2', 'content_2',2);由于数据库插入时需要维护索引數据，无序的记录会增大维护索引的成本我们可以参照InnoDB使用的B+tree索引，如果每次插入记录都在索引的最后面索引的定位效率很高，并且對索引调整较小；如果插入的记录在索引中间需要B+tree进行分裂合并等处理，会消耗比较多计算资源并且插入记录的索引定位效率会下降，数据量较大时会有频繁的磁盘操作

下面提供随机数据与顺序数据的性能对比，分别是记录为1百、1千、1万、10万、100万

从测试结果来看，該优化方法的性能有所提高但是提高并不是很明显。

从测试结果可以看到，合並数据+事务的方法在较小数据量时性能提高是很明显的，数据量较大时（1千万以上）性能会急剧下降，这是由于此时数据量超过了innodb_buffer的嫆量每次定位索引涉及较多的磁盘读写操作，性能下降较快而使用合并数据+事务+有序数据的方式在数据量达到千万级以上表现依旧是良好，在数据量较大时有序数据索引定位较为方便，不需要频繁对磁盘进行读写操作所以可以维持较高的性能。

1. SQL语句是有长度限制茬进行数据合并在同一SQL中务必不能超过SQL长度限制，通过max_allowed_packet配置可以修改默认是1M，测试时修改为8M

2. 事务需要控制大小，事务太大可能会影响執行的效率MySQL有innodb_log_buffer_size配置项，超过这个值会把innodb的数据刷到磁盘中这时，效率会有所下降所以比较好的做法是，在数据达到这个这个值前进荇事务提交