對比一下，首先是用 mysql 的存儲過程弄的:
復制代碼 代碼如下:
mysql>delimiter $
mysql>SET AUTOCOMMIT = 0$$
mysql> create procedure test()
begin
declare i decimal (10) default 0 ;
dd:loop
INSERT INTO `million` (`categ_id`, `categ_fid`, `SortPath`, `address`, `p_identifier`, `pro_specification`, `name`, `add_date`, `picture_url`, `thumb_url`, `is_display_front`, `create_html_time`, `hit`, `buy_sum`, `athor`, `templete _style`, `is_hot`, `is_new`, `is_best`) VALUES
(268, 2, '0,262,268,', 0, '2342', '423423', '123123', '2012-01-09 09:55:43', 'upload/product/20111205153432_53211.jpg', 'upload/product/thumb_20111205153432_53211.jpg', 1, 0, 0, 0, 'admin', '0', 0, 0, 0);
commit;
set i = i+1;
if i= 1000000 then leave dd;
end if;
end loop dd ;
end;$
mysql>delimiter ;
mysql> call test;
結果
mysql> call test; Query OK, 0 rows affected (58 min 30.83 sec)
非常耗時。
於是我又找了一個方法
先用PHP代碼生成數據，再導入：
復制代碼 代碼如下:
<?php
$t=mktime();
set_time_limit(1000);
$myFile="e:/insert.sql";
$fhandler=fopen($myFile,'wb');
if($fhandler){
$sql="268\t2\t'0,262,268,'\t0\t '2342'\t'423423'\t'123123'\t'23423423'\t'2012-01-09 09:55:43'\t'upload/product/20111205153432_53211.jpg'\t'upload/product/thumb_20111205153432_53211.jpg'\tNULL\tNULL\t38\t'件'\t''\t123\t123\t0";
$i=0;
while($i<1000000)//1,000,000
{
$i++;
fwrite($fhandler,$sql."\r\n");
}
echo"寫入成功,耗時：",mktime()-$t;
}
然後再導入
復制代碼 代碼如下:
LOAD DATA local INFILE 'e:/insert.sql' INTO TABLE tenmillion(`categ_id`, `categ_fid`, `SortPath`, `address`, `p_identifier`, `pro_specification`, `name`, `description`, `add_date`, `picture_url`, `thumb_url`, `shop_url`, `shop_thumb_url`, `brand_id`, `unit`, `square_meters_unit`, `market_price`, `true_price`, `square_meters_price`);
注意字段不再以逗號分割，以\t分割，條記錄以\r\n分割。結果我插入10次數據，100W平均只要1分鐘搞定。
第二種方式mysql中間省略了很多中間步驟，導致插入速度遠勝於第一種，具體的沒有研究。
快速生成mysql上百萬條測試數據
由於測試需要，原表中只有1萬條數據，現在隨機復制插入記錄，快速達到100萬條。
itemid是主鍵。
運行幾次下面代碼。隨機取1000條插入，
insert into downitems (chid,catid,softid,....)
SELECT chid,catid,softid... FROM `downitems` WHERE itemid >= (SELECT floor(RAND() * (SELECT MAX(itemid) FROM `downitems`))) ORDER BY itemid LIMIT 1000;
然後可以修改1000的數字了。改為5000或者1萬。很快可以達到100萬的數據量了。
