为了体现不加索引和添加索引的区别,需要使用百万级的数据,但是百万数据的表,如果使用一条条添加,特别繁琐又麻烦,这里使用存储过程快速添加数据,用时大概4个小时。
创建一个用户表
CREATE TABLE `t_sales` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` varchar(32) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL COMMENT '用户名', `password` varchar(64) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL COMMENT '密码 MD5存储', `register_time` timestamp NULL DEFAULT NULL COMMENT '注册时间', `type` int(1) DEFAULT NULL COMMENT '用户类型 1,2,3,4 随机', PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_username` (`username`) USING BTREE )
然后创建存储过程,批量添加数据。
create procedure salesAdd() begin declare i int default 11; while i <= 4000000 do insert into blog.t_sales (`username`,`password`,`register_time`,type) values (concat("jack",i),MD5(concat("psswe",i)),from_unixtime(unix_timestamp(now()) - floor(rand() * 800000)),floor(1 + rand() * 4)); set i = i + 1; end while; end
然后调用存储过程
call salesAdd()
虽然使用存储过程添加数据相对一个个添加更加便捷,快速,但是添加几百万数据要花几个小时时间也是很久的,后面在网上找到不少资料,发现mysql每次执行一条语句都默认自动提交,这个操作非常耗时,所以在在添加去掉自动提交。设置 SET AUTOCOMMIT = 0;
create procedure salesAdd() begin declare i int default 1; set autocommit = 0; while i <= 4000000 do insert into blog.t_sales (`username`,`password`,`register_time`,type) values (concat("jack",i),MD5(concat("psswe",i)),from_unixtime(unix_timestamp(now()) - floor(rand() * 800000)),floor(1 + rand() * 4)); set i = i + 1; end while; set autocommit = 1; end
执行时间387秒,约为六分钟,其中还有一半时间用于md5、随机数的计算。
[SQL] call salesAdd(); 受影响的行: 0 时间: 387.691s 转https://www.cnblogs.com/jeremylai7/p/15174617.html