insert_update和insert区别(es insert update性能比较)

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　　今天在测试中间件的时候，突然想到以前的一些思路也可以借鉴。这一块的内容还是挺有意思的。我来简单剧透一下。如何把drop操作转换成alter操作，如何把alter操作转换成DML操作，其实都是设计上的一些经验法则。今天我要讲另一个，如何把一个更新操作转换成一个插入操作。

　　先说问题的背景。最近在测试一个业务的时候，业务的并发性很高。在应用架构转换中，根据模型的特点，我们最终降低了事务的维度。本来这个操作和改进带来的好处是显而易见的。结果，在压力测试期间遇到了明显的问题。程序的逻辑是

　　 1)根据id检查对应的userid是否存在。

　　 2.1)如果有更新，

　　 2.2)如果不存在，插入。

　　看起来这个逻辑已经很清晰了，但是在程序高并发的情况下，在步骤1和步骤2之间发生了一些并发导致的副作用。假设线程1的步骤1的判断userid不存在，在插入的瞬间，线程2也执行同样的插入操作，毫秒级会发生主键冲突，比较频繁。从业务架构来说，其实可以有更好的解决方案，但是在数据库层面能做什么呢？

　　其实我们也可以想一些办法。MySQL中有两种类型的语句可以支持这种动态逻辑，一种是replace，另一种是insert on duplicate。

　　所以，既然这两种方法有相似的功能，那就一定有区别。

　　一般来说，replace原则开销最高的是delete insert，而duplicate上insert开销最高的是select update。两者看起来都差不多，相对来说，on duplicate更推荐。

　　其实insert duplicate的方式只涉及一个DML，而且从索引维护的角度来看，主键的情况下，不需要索引维护，而replace操作本质上是delete insert中的两个DML，从索引的角度来看维护索引的成本更高。

　　而在userid存在的情况下，insert on duplicate的更新逻辑和简单更新性能如何？

　　我们可以写一个程序来模拟测试。

　　首先，我们可以导出一个数据列表，假设我们有一个文件data.txt

　　在重复语句上生成insert

　　 cat data.txt

　　 head -100000

　　awk -F，{ print insert into dbo _ grw _ match time(userid，grwid，value，moddate，crtdate) values(，$1，$2-1，$3，\ $4 \，\ $ 5 \)on duplicate key update value=values(value)，mod date=now()；} tmp_data.localhost2

　　生成更新语句

　　 cat data.txt

　　tail -100000

　　awk -F，{ print update dbo _ grw _ match time set value=$ 3-1，moddate=\ $4 \，crtdate=\ $5 \其中userid=$1，grwid=$2 } tmp_data.localhost3

　　经过多次测试，在数据量为10万的情况下，insert on duplicate key的结果基本稳定在99秒，update的结果稳定在89秒。十万量级下，相差10秒。我们来换算一下。

　　 update方法可以在1毫秒内写入1.1行数据，而insert on duplicate方法基本相同，都是在1毫秒内。

　　选择100000/89/1000；

　　 -

　　

　　 100000/89/1000

　　

　　 -

　　

　　 1.12359551

　　

　　 -

　　选择100000/99/1000；

　　 -

　　

　　 100000/99/1000

　　

　　 -

　　

　　 1.01010101

　　

　　 -

　　 0.1行数据的差异其实是很低的比例，更新操作与select的逻辑同时存在。按照这个业务场景，insert on duplicate的性能明显优于update。

　　后续会对线上系统的压力进行更详细的测试，可以持续关注。

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