上山打老虎 发表于 2021-7-4 12:04:14

【原创】利用MySQL触发器高性能造数据

  MySQL 触发器功能比较简单,大部分只用来简单的更新第三方表,今天我来演示下MySQL触发器在造数据方面的功效。
  下面是基表结果:
CREATE TABLE `tb1` (
`id` varchar(255) NOT NULL,
`log_date` date DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=FIXED   这个是对基表的批量插入存储过程:
CREATE DEFINER = 'root'@'localhost'
PROCEDURE db_myisam.sp_generate_tb1_data(IN cur_1      INT,
                                       IN f_input      INT,
                                       IN f_commit_num INT
                                       -- Stands for which month's date.
)
BEGIN
DECLARE t_count   INT;
DECLARE v_log_date DATE;
DECLARE c_dateDATE DEFAULT '2012-07-01';

SET t_count = cur_1 + (f_input - 1);
SET @@autocommit = 0;

WHILE cur_1 <= t_count
DO
    IF mod(cur_1, f_commit_num) = 1 THEN
      START TRANSACTION;
    END IF;
    SET v_log_date = date_add(c_date, INTERVAL ceil(rand() * 3) * (ceil(rand() * 15)) DAY);
    INSERT INTO tb1 (id, log_date) VALUES (cur_1, v_log_date);
    IF mod(cur_1, f_commit_num) = 0 THEN
      COMMIT;
    END IF;
    SET cur_1 = cur_1 + 1;
END WHILE;
COMMIT;
END   单线程造数据:
mysql> call sp_generate_tb1_data(1,10000000,200);
Query OK, 0 rows affected (8 min 20.00 sec)   1KW行记录花了8分钟多,也就是一个线程每秒插入2W条记录。
mysql> select count(*) from tb1;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 10000000 |
+----------+
1 row in set (34.35 sec)   创建复制表:
create table tb2 like tb1;
create table tb3 like tb1;   这里比较恶心的是多建立了一个表tb3,因为MySQL触发器暂时不支持自己对自己插入。
  这个是基于表tb3的后置插入触发器:
CREATE
    DEFINER = 'root'@'localhost'
TRIGGER db_myisam.ti_tb3_after
    AFTER INSERT
    ON db_myisam.tb3
    FOR EACH ROW
BEGIN
DECLARE v_cur_1    INT DEFAULT 1;
DECLARE v_log_date DATE;
DECLARE c_date   DATE DEFAULT '2012-07-01';

WHILE v_cur_1 <= 10000000
DO
    SET v_log_date = date_add(c_date, INTERVAL ceil(rand() * 3) * (ceil(rand() * 15)) DAY);
    INSERT INTO tb2 (id, log_date) VALUES (v_cur_1, v_log_date);
    SET v_cur_1 = v_cur_1 + 1;
END WHILE;
END   1KW记录花了不到6分钟,也就是一个线程每秒插入大于3W记录。
mysql> insert into tb3 values (2,current_date());
Query OK, 1 row affected (5 min 14.07 sec)   可以看到,速度比存储过程提升了60%左右。
  怎么样,很HAPPY吧?

  
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