python测试mysql写入性能完整实例
本文主要研究的是python测试mysql写入性能,分享了一则完整代码,具体介绍如下。
测试环境:
(1) 阿里云服务器centos 6.5
(2) 2G内存
(3) 普通硬盘
(4) mysql 5.1.73 数据库存储引擎为 InnoDB
(5) python 2.7
(6) 客户端模块 mysql.connector
测试方法:
(1) 普通写入
(2) 批量写入
(3) 事务加批量写入
普通写入:
def ordinary_insert(count):
sql = "insert into stu(name,age,class)values('test mysql insert',30,8)"
for i in range(count):
cur.execute(sql)
批量写入,每次批量写入20条数据
def many_insert(count):
sql = "insert into stu(name,age,class)values(%s,%s,%s)"
loop = count/20
stus = (('test mysql insert', 30, 30), ('test mysql insert', 30, 31), ('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32)
,('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32),
('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32)
,('test mysql insert', 30, 30), ('test mysql insert', 30, 31), ('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32)
,('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32),
('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32))
#并不是元组里的数据越多越好
for i in range(loop):
cur.executemany(sql, stus)
事务加批量写入,每次批量写入20条数据,每20个批量写入作为一次事务提交
def transaction_insert(count):
sql = "insert into stu(name,age,class)values(%s,%s,%s)"
insert_lst = []
loop = count/20
stus = (('test mysql insert', 30, 30), ('test mysql insert', 30, 31), ('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32)
,('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32),
('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32)
,('test mysql insert', 30, 30), ('test mysql insert', 30, 31), ('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32)
,('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32),
('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32))
#并不是元组里的数据越多越好
for i in range(loop):
insert_lst.append((sql,stus))
if len(insert_lst) == 20:
conn.start_transaction()
for item in insert_lst:
cur.executemany(item[0], item[1])
conn.commit()
print '0k'
insert_lst = []
if len(insert_lst) > 0:
conn.start_transaction()
for item in insert_lst:
cur.executemany(item[0], item[1])
conn.commit()
实验结果如下
数量 普通写入 many写入 事务加many写入 1万 26.7s 1.7s 0.5s 10万 266s 19s 5s 100万 2553s 165s 49s
批量写入,相比于普通的多次写入,减少了网络传输次数,因而写入速度加快。
不论是单次写入还是批量写入,数据库内部都要开启一个事务以保证写入动作的完整,如果在应用层,我们自己开启事物,那么就可以避免每一次写入数据库自己都开启事务的开销,从而提升写入速度。
事务加批量写入速度大概是批量写入速度的3倍,是普通写入的50倍。
完整的测试代码如下:
#coding=utf-8
'''''
采用三种方法测试mysql.connector对mysql的写入性能,其他的例如mysqldb和pymysql客户端库的写入性能应该和mysql.connector一致
采用批量写入时,由于减少了网络传输的次数因而速度加快
开启事务,多次写入后再提交事务,其写入速度也会显著提升,这是由于单次的insert,数据库内部也会开启事务以保证一次写入的完整性
如果开启事务,在事务内执行多次写入操作,那么就避免了每一次写入都开启事务,因而也会节省时间
从测试效果来看,事务加批量写入的速度大概是批量写入的3倍,是普通写入的50倍
数量 普通写入 many写入 事务加many写入
1万 26.7s 1.7s 0.5s
10万 266s 19s 5s
100万 2553s 165s 49s
将autocommit设置为true,执行insert时会直接写入数据库,否则在execute 插入命令时,默认开启事物,必须在最后commit,这样操作实际上减慢插入速度
此外还需要注意的是mysql的数据库存储引擎如果是MyISAM,那么是不支持事务的,InnoDB 则支持事务
'''
import time
import sys
import mysql.connector
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
config = {
'host': '127.0.0.1',
'port': 3306,
'database': 'testsql',
'user': 'root',
'password': 'sheng',
'charset': 'utf8',
'use_unicode': True,
'get_warnings': True,
'autocommit':True
}
conn = mysql.connector.connect(**config)
cur = conn.cursor()
def time_me(fn):
def _wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
fn(*args, **kwargs)
seconds = time.time() - start
print u"{func}函数每{count}条数数据写入耗时{sec}秒".format(func = fn.func_name,count=args[0],sec=seconds)
return _wrapper
#普通写入
@time_me
def ordinary_insert(count):
sql = "insert into stu(name,age,class)values('test mysql insert',30,8)"
for i in range(count):
cur.execute(sql)
#批量
@time_me
def many_insert(count):
sql = "insert into stu(name,age,class)values(%s,%s,%s)"
loop = count/20
stus = (('test mysql insert', 30, 30), ('test mysql insert', 30, 31), ('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32)
,('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32),
('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32)
,('test mysql insert', 30, 30), ('test mysql insert', 30, 31), ('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32)
,('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32),
('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32))
#并不是元组里的数据越多越好
for i in range(loop):
cur.executemany(sql, stus)
#事务加批量
@time_me
def transaction_insert(count):
sql = "insert into stu(name,age,class)values(%s,%s,%s)"
insert_lst = []
loop = count/20
stus = (('test mysql insert', 30, 30), ('test mysql insert', 30, 31), ('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32)
,('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32),
('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32)
,('test mysql insert', 30, 30), ('test mysql insert', 30, 31), ('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32)
,('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32),
('test mysql insert', 30, 32), ('test mysql insert', 30, 32))
#并不是元组里的数据越多越好
for i in range(loop):
insert_lst.append((sql,stus))
if len(insert_lst) == 20:
conn.start_transaction()
for item in insert_lst:
cur.executemany(item[0], item[1])
conn.commit()
print '0k'
insert_lst = []
if len(insert_lst) > 0:
conn.start_transaction()
for item in insert_lst:
cur.executemany(item[0], item[1])
conn.commit()
def test_insert(count):
ordinary_insert(count)
many_insert(count)
transaction_insert(count)
if __name__ == '__main__':
if len(sys.argv) == 2:
loop = int(sys.argv[1])
test_insert(loop)
else:
print u'参数错误'
总结
以上就是本文关于python测试mysql写入性能完整实例的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!
相关文章
详解python __init__.py 和 __all__作用
导入文件夹包的时候,会运行写在该文件夹包下的__init__.py文件,这主要是__init__.py的作用,本文结合示例代码介绍了python __init__.py 和 __all__作用,感兴趣的朋友一起看看吧2023-02-02
python高手之路python处理excel文件(方法汇总)
用python来自动生成excel数据文件。python处理excel文件主要是第三方模块库xlrd、xlwt、xluntils和pyExcelerator,除此之外,python处理excel还可以用win32com和openpyxl模块2016-01-01
使用Python和GDAL给图片加坐标系的实现思路(坐标投影转换)
这篇文章主要介绍了使用Python和GDAL给图片加坐标系的实现思路(坐标投影转换),本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下2021-03-03


最新评论