对一些数据量较大的系统，面临的问题除了是查询效率低下，还有一个很重要的问题就是插入时间过长。曾经经手测试一个财务系统，财务人员每天进行数据的导入需要几十分钟。这种费时的操作面临着巨大的风险，假设程序出了问题，想重操作那是一件非常痛苦的事情。所以，提高大数据量系统数据库insert操作效率是非常必要的。
经过对MySQL的测试，发现一些可以提高insert效率的方法，可以供大家参考下。
1、单条SQL语句插入多条数据
常用的插入语句如：
INSERT INTO MySQLDBS.insert_table (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);
INSERT INTO MySQLDBS.insert_table (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);
修改成：
INSERT INTO MySQLDBS.insert_table (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0), ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);
这样修改后的插入操作能够提高效率。改写后的SQL执行效率高的主要原因有两个：一是减少SQL语句解析的操作，只需要解析一次就能进行数据的插入操作；二是SQL语句较短，可以减少网络传输的I/O操作。
这里提供一些测试对比数据，分别是进行单条数据的导入与转化成一条SQL语句进行导入，分别测试1百、1千、1万条数据记录。
2、在事务中进行插入处理。
把插入修改成：
START TRANSACTION;
INSERT INTO MySQLDBS.insert_table (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);
INSERT INTO MySQLDBS.insert_table (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);
...
COMMIT;
使用事务可以提高数据的插入效率，这是因为进行一个INSERT操作时，MySQL内部会建立一个事务，在事务内进行真正的插入处理。通过使用事务可以减少创建事务的消耗，所有插入都在执行后才进行提交操作。
这里也提供了测试对比，分别是不使用事务与使用事务在记录数为1百、1千、1万的情况。
性能测试：
这里提供了同时使用上面两种方法进行INSERT效率优化的测试。即多条数据合并为同一个SQL，并且在事务中进行插入。
从测试结果可以看到，insert的效率大概有50倍的提升。
注意事项：
1、SQL语句是有长度限制，在进行数据合并在同一SQL中务必不能超过SQL长度限制，通过max_allowed_packe配置可以修改，默认是1M。
2、事务需要控制大小，事务太大可能会影响执行的效率。MySQL有innodb_log_buffer_size配置项，超过这个值会使用磁盘数据，这时效率会有所下降。所以比较好的做法是，在事务大小达到配置项数据级前进行事务提交。