我正在尝试使用MySQL批处理预准备语句插入多行。
我在本地机器上测试:安装了MySQL Server8.0和Eclipse Photon的Windows10。
当代码开始批处理时,我的笔记本电脑性能会变慢。查看TaskManager,我发现磁盘使用率达到了100%。
如果我停止在Eclipse上运行,磁盘使用就会正常化,性能问题也就消失了。它总是发生在我试图运行我的代码的时候。
我不确定问题是出在我的代码上,还是出在我的笔记本电脑上,因为当我打开我的笔记本电脑,用mysql启动windows时,我也遇到了同样的问题。我需要等待几分钟,直到我的磁盘使用率恢复正常并开始使用我的笔记本电脑。
private static final String CONNECTION_STRING = "jdbc:mysql://localhost/parser?user=root&password=root&useTimezone=true&serverTimezone=UTC";
MySQLAccess(boolean debug) throws ClassNotFoundException, SQLException{
Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
connect = DriverManager
.getConnection(CONNECTION_STRING);
isDebug = debug;
}
private void insertLogTable(List<Map<String, Object>> logList) throws SQLException{
String sql = "INSERT INTO log (date, ip, request, status, userAgent) VALUES (?, ?, ?, ?, ?)";
PreparedStatement ps = connect.prepareStatement(sql);
int i = 0;
for (Map<String, Object> log : logList) {
ps.setString(1, getMySQLDateString((Date)log.get("date")));
ps.setString(2, (String)log.get("ip"));
ps.setString(3, (String)log.get("request"));
ps.setString(4, (String)log.get("status"));
ps.setString(5, (String)log.get("userAgent"));
ps.addBatch();
i++;
if (i % 1000 == 0 || i == logList.size()) {
ps.executeBatch(); // Execute every 1000 items.
debug(getMySQLDateString((Date)log.get("date")));
}
}
ps.close();
}
public void close() {
try {
if (connect != null) {
connect.close();
}
} catch (Exception e) {
}
}
编辑:
我运行"SELECT @@innodb_buffer_pool_size“,得到'8388608‘。
我的笔记本电脑有8 8GB的内存。
CREATE TABLE `log` (
`date` datetime NOT NULL,
`ip` varchar(15) NOT NULL,
`request` varchar(20) NOT NULL,
`status` varchar(3) NOT NULL,
`userAgent` varchar(256) NOT NULL,
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`logcol` varchar(45) DEFAULT NULL,
`logcol1` varchar(45) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `ip_index` (`ip`),
KEY `date_index` (`date`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=915169 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
已解决:我根据这个问题解决了这个问题How to improve performance with executeBatch?
发布于 2018-07-10 07:19:49
在my.cnf
中,更改为
innodb_buffer_pool_size = 4G
适用于您的8 8GB机器。然后重启mysql。
由于RAM中缺少缓存,您当前的8M设置会导致大量的I/O。
(如果4G对于其他运行的设备来说太大了,可以选择其他数字,但至少尝试300M。)
我很惊讶Win 10只有8G。
我很惊讶8.0版本一开始只有8M。您是否继承了很久以前的设置(当时8M是默认设置)?我认为5.5版本在2010年将默认值提升到了1.28亿!
更多分析:
ip
上的索引可能占用40MB左右。而且,我假设,IP地址是相当随机的?每次插入新行时,都会更新ip
的索引。也就是说,40MB中的一个块(大小为16KB)被读取、修改并存储回磁盘。假设随机访问和40MB:8MB,那么80%的获取-修改-写入操作需要命中磁盘。也就是说,对于每1000行的簇,仅针对ip
索引就有800*2个磁盘命中。此外,对于“顺序”写入的数据和其他索引,也会有一些命中(较少的命中)。我猜大概有20*1的磁盘命中率。
这只是一个粗略的计算。但它指出,如果你的buffer_pool超过40MB (假设至少100MB,考虑到我没有提到的各种因素),那么几乎所有的I/O都将消失。所有的东西都会被缓存,因此不需要“抓取”。并且“写入”可以被延迟,而不必重新进行。
https://stackoverflow.com/questions/51245204
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