对于一些数据量较大的系统，数据库面临的问题除了查询效率低下，还有就是数据入库时间长。特别像报表系统，可能每天花费在数据导入上的时间就会长达几个小时之久。因此，优化数据库插入性能是很有意义的。
网络上的牛人很多，总会有一些手段可以提高insert效率，大家跟我一起分享一下吧：
1. 一条SQL语句插入多条数据。
我们常用的插入语句大都是一条一个insert，如：
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);
现在我们将它修改成：
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0), ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);
【数据对比】
下面是网上牛人提供一些测试对比数据，分别是进行单条数据的导入与转化成一条SQL语句进行导入，分别测试1百、1千、1万条数据记录。通过对比，可以发现修改后的插入操作能够提高程序的插入效率。
【缘由分析】
这里第二种SQL执行效率高的主要原因是合并后日志量（MySQL的binlog和innodb的事务让日志）减少了，降低日志刷盘的数据量和频率，从而提高效率。通过合并SQL语句，同时也能减少SQL语句解析的次数，减少网络传输的IO。
2. 在事务中进行插入处理。
在操作数据的时候，事务也是很常用的。现在我们把上面的插入语句修改成：
START TRANSACTION;
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);
...
COMMIT;
【数据对比】
这里也提供了测试对比，分别是不使用事务与使用事务在记录数为1百、1千、1万的情况。亦发现数据的插入效率提高了。
【缘由分析】
这是因为进行一个INSERT操作时，MySQL内部会建立一个事务，在事务内才进行真正插入处理操作。通过使用事务可以减少创建事务的消耗，所有插入都在执行后才进行提交操作。
3. 数据有序插入。
数据有序的插入是指插入记录在主键上是有序排列，例如datetime是记录的主键：
原始插入语句如下：
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
VALUES ('2', 'userid_2', 'content_2',2);
修改成：
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);
INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)
VALUES ('2', 'userid_2', 'content_2',2);
【数据对比】
下面提供随机数据与顺序数据的性能对比，分别是记录为1百、1千、1万、10万、100万。从测试结果来看，该优化方法的性能有所提高，但是提高并不是很明显。
【缘由分析】
由于数据库插入时，需要维护索引数据，无序的记录会增大维护索引的成本。我们可以参照innodb使用的B+Tree 索引，如果每次插入记录都在索引的最后面，索引的定位效率很高，并且对索引调整较小；如果插入的记录在索引中间，需要B+tree进行分裂合并等处理，会消耗比较多计算资源，并且插入记录的索引定位效率会下降，数据量较大时会有频繁的磁盘操作。
性能综合测试：
这里提供了同时使用上面三种方法进行INSERT效率优化的测试。
从测试结果可以看到，合并数据+事务的方法在较小数据量时，性能提高是很明显的，数据量较大时（1千万以上），性能会急剧下降，这是由于此时数据量超过了innodb_buffer的容量，每次定位索引涉及较多的磁盘读写操作，性能下降较快。而使用合并数据+事务+有序数据的方式在数据量达到千万级以上表现依旧是良好，在数据量较大时，有序数据索引定位较为方便，不需要频繁对磁盘进行读写操作，所以可以维持较高的性能。
注意事项：
- SQL语句是有长度限制，在进行数据合并在同一SQL中务必不能超过SQL长度限制，通过max_allowed_packet配置可以修改，默认是1M，测试时修改为8M。
- 事务需要控制大小，事务太大可能会影响执行的效率。MySQL有innodb_log_buffer_size配置项，超过这个值会把innodb的数据刷到磁盘中，这时，效率会有所下降。所以比较好的做法是，在数据达到这个这个值前进行事务提交。
