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教你几招,快速制造五百万级 MySQL 数据

码农沉思录 | 400 2020-10-13 19:16 0 0 0
UniSMS (合一短信)

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如果你打算好好学习一下 MySQL,性能优化肯定是绕不过去一个问题。当你撸起袖子准备开始的时候,突然发现一个问题摆在眼前,本地数据库中没那么大的数据量啊,几条数据优化个毛线啊。生产库里数据多,但谁敢直接在生产环境动手啊,想被提前优化吗?

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要知道,程序员从不轻言放弃,没有数据我们就自己创造数据嘛,new 对象这种事情可是我们的拿手好戏,对象都能 new 出来,更别说几百万条数据了。

使用官方数据

官方显然知道我们需要一些测试数据做个练习什么的,所以准备了一份测试数据给我们。可以到 https://github.com/datacharmer/test_db 上去下载,这个数据库包含约30万条员工记录和280万个薪水条目,文件大小为 167 M。

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下载完成之后,直接使用 MySQL 客户端运行 sql 文件即可。

或者直接使用命令,然后输入密码导入。

mysql -u root -p < employees.sql

这是最简单的一种方法,只要你能把 sql 文件下载下来就可以了。但是数据量不够大,员工表才 30 万条数据,还不够百万级别,而且字段都是定义好的,不能灵活定制。

背景说明

创建百万级数据的方式,要到达的目的有两点:

  1. 定制比较灵活,不能只是一两个字段了事,那没什么实际意义。
  2. 速度快,不能说弄个几百万数据好几个小时甚至更长,那不能接收。

本次目标是创建两个表,一个用户表,另外一个订单表,当然没有真实环境中的表字段那么多,但是对于学习测试来说差不多够了。

两个表的表结构如下:

# 用户表
CREATE TABLE `user` (
`id` varchar(36) NOT NULL,
`user_name` varchar(12) DEFAULT NULL,
`age` tinyint(3) DEFAULT NULL,
`phone` varchar(11) DEFAULT NULL,
`province` varchar(10) DEFAULT NULL,
`city` varchar(10) DEFAULT NULL,
`create_time` datetime DEFAULT NULL,
`update_time` datetime DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

# 订单表
CREATE TABLE `order` (
`id` varchar(36) NOT NULL,
`user_id` varchar(36) DEFAULT NULL,
`product_count` int(11) DEFAULT NULL,
`price` decimal(10,0) DEFAULT NULL,
`create_time` datetime DEFAULT NULL,
`update_time` datetime DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4

用户表(user)创建 500 万条数据,id 使用 uuid,年龄从 1 到 120 随机,电话号码随机 11 位,省份编码和城市编码随机,创建时间和更新时间在某一时间范围内随机。

订单表(order)根据用户表生成,每个用户随机生成 0 到 3 个订单,订单编号采用 uuid,商品数量随机 1 到 5 个,价格随机,创建时间和更新时间在某一时间段内随机。由于每个用户产生 0 到 3 个订单,所以,产生的订单量应该大于 500 万,我在本地跑的时候基本上在 700多万左右。

创建总时间和表的字段个数以及字段的生成算法有直接关系,字段越多、算法越复杂,需要的时间就越多,比如使用 uuid 就比使用自增 id 花费更长时间,随机时间就比直接使用当前时间花费更长时间。

如果只插入 500 万自增 id 这一个字段,十几秒就能完成,但是无论是模拟线上环境还是自学性能优化技巧都没什么意义。

下面就来介绍三种方式来快速创建 500 万用户数据以及大于 500 万的订单数据。

写程序批量插入

作为一个开发人员,当你打算创建百万条数据的时候,大多数时候首先相当的应该就是写程序,毕竟 CURD 我们最拿手了。

用程序的方式插入也分两种情况,第一种就是逐条插入,这也是平时开发中最常用到的方法,直觉上我们可能会认为这样比较快。事实上并不是这样,虽然比起手动一条一条插入是快的多,但是,很有可能你在等待了一段时间后失去耐心,然后结束程序,不管你用哪种数据库连接池都一样,在百万数量级面前仍然慢的离谱。

第二种情况就是使用 MySQL 的批量插入方法,我们都知道 MySQL 支持一次性插入多条记录,就是下面这样的形式。

insert into `table_name` (id,column1) values (1,'value1'),(2,'value2'),(3,'value3');

这样一来,比你一条一条语句执行要快很多,比如 1000 条记录执行一次 insert,一共执行 5000 次即可,如果是一条一条插入呢,那就要执行 500 万次。

由于后面两种方式用到了 Python 生成文件,所以这种方式也用了 Python 实现,实例代码如下。完整代码可在文末给出的 github 上获取。

def insert_data(self):
  cursor = self.conn.cursor()
  for x in range(5000):
    insert_user_sql = """
            insert into `user` ( `id`,`user_name`,`phone`,`age`, `province`, `city`, `create_time`,`update_time` )
                    VALUES(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)
                """

    insert_order_sql = """ insert into `order` ( `id`, `product_count`, `user_id`, `price`, `create_time`, `update_time`) 
                               values(%s,%s,%s,%s,%s,%s)
                               """

    user_values, order_values = [], []
    for i in range(1000):
      timestamp = self.randomTimestamp()
      time_local = time.localtime(timestamp)
      createTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time_local)
      user_id = str(uuid.uuid4())
      user_values.append(
        (user_id, "名字" + str(x) + str(i), self.createPhone(), random.randint(1120),
         str(random.randint(126)),
         str(random.randint(11000)), createTime, createTime))

      random_order_count = random.randint(03)
      if random_order_count > 0:
        for c in range(random_order_count):
          timestamp = self.randomTimestamp()
          time_local = time.localtime(timestamp)
          order_create_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time_local)
          order_values.append((str(uuid.uuid4()), random.randint(15), user_id,
                               random.randint(102000), order_create_time, order_create_time))
          cursor.executemany(insert_user_sql, user_values)
          cursor.executemany(insert_order_sql, order_values)
          self.conn.commit()

          cursor.close()

经过一段时间时间的等待后,运行完成了,整个运行过程耗时 1823 秒,30分钟

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最后成功生成用户记录 500 万条,订单记录 749 万多条。

速度还算能接受吧,马马虎虎吧。

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再想速度快一点,可以开多线程,我用 5 个线程跑了一下,一个线程插入 100万条,最终最长的线程耗时 1294秒,21分钟,也没快多少,线程个数对时间多少有些影响,但是我没有试。

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生成 SQL 脚本

这种方式和上面的方式类似,只不过上面通过程序方式直接将拼接出来的 SQL 语句执行了,而这种方式是将拼接好的 SQL 语句写入文件中。当然还是以一条语句插入多行记录的形式。

insert into `table_name` (id,column1) values (1,'value1'),(2,'value2'),(3,'value3');

写 500 万用户数据,加上随机的订单数据, sql 文件的过程耗时为 696 秒,11分钟左右。

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当然这么大数据量拼接出来的脚本文件也很大,用户表脚本 680 多M,订单表脚本 1个G。

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最后将写好的这两个文件分别在 MySQL 中执行。

执行用户表脚本,耗时 3 分钟左右。

mysql -uroot -p mast_slave < sql/insert_user_500w.sql

执行订单表脚本,耗时 7 分钟左右,订单量 750 多万个。

mysql -uroot -p mast_slave < sql/insert_order_500w+.sql

一共耗时,20分钟左右,加上中间的手工操作,感觉不如第一种方法中的多线程方式省事。

load data infile 方式

最后这种方式是使用 load data infile 方式,这是 MySQL 提供的一种从文件快速导入的方式。比如按照特定符号分隔,导入对应的字段中。

本文例子中我是按照逗号分隔的,字段之间以逗号分隔,生成 500 万条用户行 和随机订单行。

依然是用 Python 脚本生成文件,生成文件的过程耗时 779 秒,12分钟左右。

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两个文件大小分别是 560 多M 和 900 M。

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最后执行 load data infile 将文件导入到对应的表中,在执行这个命令后可能会出现下面这个错误提示。

ERROR 1290 (HY000): The MySQL server is running with the --secure-file-priv option so it cannot execute this statement

这是因为 MySQL 自身的安全配置所致,需要更改 my.cnf,在其中加入下面的配置,然后重启服务。

secure_file_priv=

等于号后边为空表示允许所有目录下的文件 load,如果要限定某个特定目录,在等于号后边填上对应的文件目录即可。

然后执行下面的语句,将用户记录导入到 user 表。

load data infile '/Users/fengzheng/知识管理/技术写作/mysql/创建测试数据/sql/load_user_txt_500w.txt' replace into table user FIELDS TERMINATED BY ',';

500万条耗时 3分32秒。

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将订单记录导入到 order 表。

load data infile '/Users/fengzheng/知识管理/技术写作/mysql/创建测试数据/sql/load_order_txt_500w+.txt' replace into table `order` FIELDS TERMINATED BY ',';

749 万条记录,耗时 8分31秒。

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整个过程加起来 24 分钟左右。

最后

好了,现在可以愉快的做各种测试和优化了。

有同学看完可能要说了,20多分钟好像也不算快啊。因为数据量确实比较大,再有数据复杂度和导入时间也有很大关系,如果你只是导入一列自增id,别说 500 万,1000万都用不了一分钟就完成了。

其实还有一点优化空间的,比如说把数据库引擎改成 MYISAM 会更快一些,尤其是对于批量插入的情景,但是插入完成后还要再改回来,也需要耗费一些时间,而且来回切换也比较麻烦。

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