SQL批量写入慢怎么优化_事务合并实战方案【教学】

SQL批量写入慢的核心在于频繁事务提交与单行操作开销，优化需聚焦减少事务次数、合并多值INSERT、禁用非必要约束索引、优先使用LOAD DATA INFILE或COPY。

SQL批量写入慢，核心问题往往不是单条语句性能差，而是频繁提交事务、逐条插入、网络往返过多或锁竞争激烈。优化关键在于“减少事务开销”和“提升单位时间吞吐量”，而非单纯调优单条INSERT。

用一个大事务替代N个小事务

默认情况下，每执行一条INSERT就自动提交（autocommit=on），相当于每次写入都经历一次日志刷盘（fsync）、锁释放、事务清理。1000条记录 = 1000次事务开销。关闭自动提交，显式BEGIN/COMMIT，能把1000次开销压缩为1次。

• MySQL：执行SET autocommit = 0;后，用START TRANSACTION;开始，最后COMMIT;
• PostgreSQL：直接用BEGIN;和COMMIT;包裹批量INSERT
• 注意：事务不宜过大（如百万级），否则可能触发锁升级、回滚段膨胀或超时；建议每1万~5万条提交一次

合并多条INSERT为一条多值INSERT

把INSERT INTO t(a,b) VALUES (1,2); INSERT INTO t(a,b) VALUES (3,4);改成INSERT INTO t(a,b) VALUES (1,2), (3,4), ...;。这能显著降低SQL解析、权限校验、网络包数量和客户端-服务端交互次数。

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• MySQL单条INSERT支持最多65535个value组（受max_allowed_packet限制）
• 实际推荐每批次500~2000行，兼顾性能与内存/超时风险
• 应用层拼接时注意SQL注入防护——务必用参数化方式构造VALUES列表，而非字符串拼接用户数据

关掉非必要约束与索引，写完再重建

唯一索引、外键、触发器、全文索引都会在每行插入时实时校验或更新，是批量写入的隐形杀手。临时禁用它们可提速2~10倍（视数据量和约束复杂度而定）。

• MySQL：用ALTER TABLE t DISABLE KEYS;停用非唯一索引（仅MyISAM有效）；InnoDB建议DROP INDEX后再ADD INDEX
• PostgreSQL：用SET session_replication_role = 'replica';跳过触发器和外键检查；索引可先DROP，导入完再CREATE INDEX CONCURRENTLY;
• 操作前务必备份表结构，并确保业务低峰期执行

用LOAD DATA INFILE或COPY替代INSERT（终极加速）

当数据源是本地文件（CSV/TSV），数据库原生命令比任何ORM或JDBC批量插入都快5~50倍，因绕过了SQL解析、协议封装、逐行绑定等环节。

• MySQL：LOAD DATA INFILE '/tmp/data.csv' INTO TABLE t FIELDS TERMINATED BY ',';（需secure_file_priv权限）
• PostgreSQL：COPY t FROM '/tmp/data.csv' WITH (FORMAT CSV);（需数据库服务器有文件读取权限）
• 若数据在应用内存中，可先写临时文件再LOAD/COPY；或用流式COPY（如pg-copy-streams、mysql2的stream API）避免磁盘IO

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