批量【更新/插入】百万以上数据时，每次2w条，超过10w条以后效率线性下降。参考本文设置效果不明显，原因可能是因为索引的问题。 继续查。不过此文质量不错。
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MySQL 从最开始的时候 1000条/分钟的插入速度调高至 10000条/秒。 相信大家都已经等急了相关介绍，下面我做调优时候的整个过程。提高数据库插入性能中心思想：
1、尽量使数据库一次性写入Data File
2、减少数据库的checkpoint 操作
3、程序上尽量缓冲数据，进行批量式插入与提交
4、减少系统的IO冲突
根据以上四点内容，作为一个业余DBA对MySQL服务进行了下面调整：
修改负责收录记录MySQL服务器配置，提升MySQL整体写速度；具体为下面三个数据库变量值：innodb_autoextend_increment、innodb_log_buffer_size、innodb_log_file_size；此三个变量默认值分别为 5M、8M、8M，根据服务器内存大小与具体使用情况，将此三只分别修改为：128M、16M、128M。同时，也将原来2个 Log File 变更为 8 个Log File。此次修改主要满足第一和第二点，如：增加innodb_autoextend_increment就是为了避免由于频繁自动扩展Data File而导致 MySQL 的checkpoint 操作；
将大表转变为独立表空并且进行分区，然后将不同分区下挂在多个不同硬盘阵列中。
完成了以上修改操作后；我看到下面幸福结果：
获取测试结果：
Query OK, 2500000 rows affected (4 min 4.85 sec)
Records: 2500000 Duplicates: 0 Warnings: 0
Query OK, 2500000 rows affected (4 min 58.89 sec)
Records: 2500000 Duplicates: 0 Warnings: 0
Query OK, 2500000 rows affected (5 min 25.91 sec)
Records: 2500000 Duplicates: 0 Warnings: 0
Query OK, 2500000 rows affected (5 min 22.32 sec)
Records: 2500000 Duplicates: 0 Warnings: 0
最后表的数据量：
+------------+
| count(*) |
+------------+
| 10000000|
+------------+
从上面结果来看，数据量增加会对插入性能有一定影响。不过，整体速度还是非常面议。一天不到时间，就可以完成4亿数据正常处理。预计数据库瓶颈已经被巧妙解决，结果变成程序“猿”苦逼地向我埋怨，大哥不用这么狠啊。