拒绝循环写库：MySQL 批量插入、Upsert 与跨表更新的高效写法

在代码审查中，一种极其常见的性能反模式（Anti-Pattern）是：在应用层通过 for 循环逐条操作数据库。

perl 复制代码

# 典型的低效写法
for user in user_list:
    # 每次执行都会发起一次网络请求
    cursor.execute("INSERT INTO t_users (name, email) VALUES (%s, %s)", (user.name, user.email))

假设应用服务器与数据库之间的网络延迟（RTT）是 1ms。插入 1000 条数据，光是网络通信就耗时 1 秒，这还不算数据库解析 SQL、写 redo log 和提交事务的时间。

在高吞吐场景下，我们必须将思维从**"行处理 (Row-by-Row)"** 切换为 "集合处理 (Set-based)"。本文将介绍三种减少交互次数、提升写入吞吐量的核心技巧。

一、批量插入：从 VALUES 到 LOAD DATA

要解决循环插入的问题，最直观的思路是减少网络交互次数。

1. 扩展插入 (Extended Insert)

MySQL 允许在一条 INSERT 语句中包含多个值列表。

sql 复制代码

INSERT INTO t_users (name, email) 
VALUES 
    ('Alice', 'alice@test.com'), 
    ('Bob', 'bob@test.com'), 
    ('Charlie', 'charlie@test.com');

性能提升：相比单条插入，性能通常提升 10-50 倍。

限制因素： SQL 语句的总长度受 MySQL 参数 max_allowed_packet（默认通常为 4MB 或 16MB）限制。如果数据量过大（如 10 万条），需要切分 Batch（例如每 1000 条拼一个 SQL）。

2. 终极武器：LOAD DATA INFILE

如果你需要导入百万级、千万级的数据（例如从 CSV 文件迁移），INSERT 语法无论如何优化都无法满足需求。此时应使用 MySQL 提供的专用指令：

sql 复制代码

LOAD DATA LOCAL INFILE '/data/users.csv'
INTO TABLE t_users
FIELDS TERMINATED BY ',' 
LINES TERMINATED BY '\n'
(name, email);

性能提升： 相比批量 INSERT，性能可进一步提升 20 倍以上。它绕过了 SQL 解析层，直接处理数据页，是 MySQL 数据导入的理论速度极限。

二、 Upsert：一行 SQL 搞定"有则更新，无则插入"

场景复现：

用户数据同步任务。如果 user_id 已存在，则更新 email；如果不存在，则插入新记录。

低效解法（应用层逻辑）：

SELECT * FROM t_users WHERE id = 100
判空：
存在 -> UPDATE ...
不存在 -> INSERT ...

风险：

性能差： 至少 2 次数据库交互。
竞态条件： 在 Select 和 Insert 之间，可能有另一个线程插入了 id=100，导致后续 Insert 报"主键冲突"错误。

技术解法：ON DUPLICATE KEY UPDATE

MySQL 提供了原生的 Upsert 语法（PostgreSQL 中对应 ON CONFLICT）。

sql 复制代码

INSERT INTO t_users (id, name, email) 
VALUES (100, 'David', 'david@new.com')
ON DUPLICATE KEY UPDATE 
    email = VALUES(email), -- 如果冲突，更新 email 为新值
    update_time = NOW();

底层机制与陷阱：

判断依据： 该语法依赖于 主键 (Primary Key) 或 唯一索引 (Unique Key)。只有违反唯一性约束时，才会触发 UPDATE。
Affected Rows 歧义：
返回 1：表示执行了 INSERT。
返回 2：表示执行了 UPDATE（这是一个历史设计特性）。
返回 0：表示数据已存在且无变化（UPDATE 没改动任何值）。
自增 ID 跳跃： 即使最终执行的是 UPDATE，InnoDB 的自增计数器（Auto-increment）也可能会增加。大量使用 Upsert 会导致主键 ID 出现断层，虽不影响使用，但需知悉。

三、跨表更新：用 JOIN 代替子查询

场景复现：

电商系统中，需要将 t_orders 表中的 customer_level 字段，刷新为 t_customers 表中当前的等级。

低效解法（相关子查询）：

ini 复制代码

UPDATE t_orders o
SET customer_level = (
    SELECT level 
    FROM t_customers c 
    WHERE c.id = o.customer_id
);

当订单表数据量较大时，这种逐行执行子查询的方式效率极低。

技术解法：UPDATE JOIN

MySQL 支持在 UPDATE 语句中使用 JOIN 语法，这是一种利用索引进行集合更新的高效方式。

ini 复制代码

UPDATE t_orders o
INNER JOIN t_customers c ON o.customer_id = c.id
SET o.customer_level = c.level
WHERE o.status = 'PENDING'; -- 仅更新未完成的订单

原理解析：

数据库优化器会先执行 JOIN 操作，利用索引快速匹配出所有需要更新的行及其对应的新值，然后进行批量更新。这种"集合操作"的效率远高于"逐行子查询"。

总结

数据库的高性能写入，核心在于减少上下文切换 和利用集合思维。

批量写入： 能用 INSERT INTO ... VALUES (...), (...) 就别用循环。千万级数据迁移请直接用 LOAD DATA。
逻辑原子性： 使用 ON DUPLICATE KEY UPDATE 替代"查-改-存"逻辑，既提升性能又保证原子性。
关联更新： 涉及多表数据同步更新时，UPDATE JOIN 是比子查询更优的选择。

拒绝循环写库：MySQL 批量插入、Upsert 与跨表更新的高效写法

一、 批量插入：从 VALUES 到 LOAD DATA

1. 扩展插入 (Extended Insert)

2. 终极武器：LOAD DATA INFILE

二、 Upsert：一行 SQL 搞定"有则更新，无则插入"

三、 跨表更新：用 JOIN 代替子查询

总结

一、批量插入：从 VALUES 到 LOAD DATA

三、跨表更新：用 JOIN 代替子查询