本次，我們來看看索引、提交頻率對InnoDB表寫入速度的影響，了解有哪些需要注意的。
先直接說幾個結論吧：
1、關於索引對寫入速度的影響：
a、如果有自增列做主鍵，相對完全沒索引的情況，寫入速度約提升 3.11%；
b、如果有自增列做主鍵，並且二級索引，相對完全沒索引的情況，寫入速度約降低 27.37%；
因此，InnoDB表最好總是有一個自增列做主鍵。
2、關於提交頻率對寫入速度的影響（以表中只有自增列做主鍵的場景，一次寫入數據30萬行數據為例）：
a、等待全部數據寫入完成後，最後再執行commit提交的效率最高；
b、每10萬行提交一次，相對一次性提交，約慢了1.17%；
c、每1萬行提交一次，相對一次性提交，約慢了3.01%；
d、每1千行提交一次，相對一次性提交，約慢了23.38%；
e、每100行提交一次，相對一次性提交，約慢了24.44%；
f、每10行提交一次，相對一次性提交，約慢了92.78%；
g、每行提交一次，相對一次性提交，約慢了546.78%，也就是慢了5倍；
因此，最好是等待所有事務結束後再批量提交，而不是每執行完一個SQL就提交一次。
曾經有一次對比測試mysqldump啟用extended-insert和未啟用導出的SQL腳本，後者比前者慢了不止5倍。
重要：這個建議並不是絕對成立的，要看具體的場景。如果是一個高並發的在線業務，就需要盡快提交事務，避免鎖范圍被擴大。但如果是在非高並發的業務場景，尤其是做數據批量導入的場景下，就建議采用批量提交的方式。
下面是詳細的測試案例過程，有興趣的同學可以看看：
DROP TABLE IF EXISTS `mytab`; CREATE TABLE `mytab` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `c1` int(11) NOT NULL DEFAULT ‘0', `c2` int(11) NOT NULL DEFAULT ‘0', `c3` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, `c4` varchar(200) NOT NULL DEFAULT ”, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB; DELIMITER $$$ DROP PROCEDURE IF EXISTS `insert_mytab`; CREATE PROCEDURE `insert_mytab`(in rownum int, in commitrate int) BEGIN DECLARE i INT DEFAULT 0; SET AUTOCOMMIT = 0; WHILE i < rownum DO INSERT INTO mytab(c1, c2, c3,c4) VALUES( FLOOR(RAND()*rownum),FLOOR(RAND()*rownum),NOW(), REPEAT(CHAR(ROUND(RAND()*255)),200)); SET i = i+1; /* 達到每 COMMITRATE 頻率時提交一次 */ IF (commitrate > 0) AND (i % commitrate = 0) THEN COMMIT; SELECT CONCAT(‘commitrate: ‘, commitrate, ‘ in ‘, I); END IF; END WHILE;
/* 最終再提交一次,確保成功 */
COMMIT; SELECT ‘ALL COMMIT;'; END; $$$ #測試調用 call insert_mytab(300000, 1); — 每次一提交 call insert_mytab(300000, 10); — 每10次一提交 call insert_mytab(300000, 100); — 每100次一提交 call insert_mytab(300000, 1000); — 每1千次一提交 call insert_mytab(300000, 10000); — 每1萬次提交 call insert_mytab(300000, 100000); — 每10萬次一提交 call insert_mytab(300000, 0); — 一次性提交
測試耗時結果對比：
