前言
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。
- 用户名以常量和数字拼接
- 密码是md5密码
- 注册时间是当前时间随机往前推几天
- type是取1-4随机范围值
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()
改进版
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
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