云数据仓库ADB replace into 和 insert into 批量插入数据, 各自推荐单次多大数据量性能要好一些
当使用replace into或insert into批量插入数据时,为了获得较好的性能,建议遵循以下指导原则:
单次批量插入的数据行数:
建议每个INSERT或REPLACE INTO语句写入的数据行数大于1000行。这样可以减少网络通信开销,因为一次性发送大量数据比频繁发送少量数据更高效。
单次批量插入的总数据量:
单个批次写入的总数据量不宜超过16MB。这是因为过大的数据包可能导致内存压力增大、网络传输时间延长,以及潜在的数据库处理瓶颈。保持在这一限制内有助于确保数据写入的稳定性和效率。
综上所述,在使用replace into或insert into进行批量插入时,推荐单次插入的数据行数大于1000行,且总数据量不超过16MB,以获得较好的性能。同时请注意,批量打包方式写入时,单个批次的写入延迟可能会相对较高,应做好重试机制以确保数据最终被成功写入,且通过表的主键来消除可能因重试导致的数据重复问题。
参考链接:
实践教程-数据变更最佳实践:[1]
实践教程-数据变更最佳实践-批量和实时导入数据:[2]
操作指南-数据开发-数据导入性能优化:[3]
实践教程-数据导入性能优化:[4]
开发参考-SQL手册-INSERT INTO:[5]
此回答整理自钉群“云数据仓库ADB-开发者群”
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