MySQL/Yii2 大数据量导入优化指南-php教程-PHP中文网

MySQL/Yii2 大数据量导入优化指南

本教程旨在解决 php yii2 应用中向 mysql 数据库批量导入数据效率低下的问题。文章将深入分析 activerecord `save()` 方法的性能瓶颈，并提出一系列优化策略，包括使用原生 `insert()` 命令、预加载关联数据、采用 `batchinsert()` 批量插入以及利用数据库事务管理，旨在显著提升数据导入速度，为处理百万级数据量提供高效解决方案。

在 PHP Yii2 开发中，当需要从外部数据源（如 JSON 文件）导入大量数据到 MySQL 数据库时，开发者常会遇到性能瓶颈。传统的 ActiveRecord save() 方法虽然便捷，但在处理成千上万条记录时，其效率会急剧下降，导致导入时间过长。本教程将探讨导致此问题的原因，并提供一系列行之有效的优化方案。

1. 理解 ActiveRecord save() 的性能瓶颈

最初的代码示例中，循环遍历 JSON 数据并为每条记录创建一个 Product_dub 实例，然后调用 $item->save()。这种做法在数据量较小时表现尚可，但随着数据量的增加，性能会显著恶化。主要原因如下：

对象实例化开销： 每次循环都需要实例化一个新的 ActiveRecord 对象，这涉及到类的加载、属性初始化等，产生不必要的内存和 CPU 开销。
ActiveRecord 生命周期事件： save() 方法会触发一系列 ActiveRecord 事件（如 beforeValidate, afterValidate, beforeSave, afterSave），并执行数据验证。这些操作在每次循环中重复执行，增加了不必要的计算负担。
单条 SQL 语句执行： 最关键的是，save() 方法每次调用都会生成并执行一条独立的 INSERT 或 UPDATE SQL 语句。数据库连接的建立、SQL 解析、事务提交等操作的频繁发生，是导致性能低下的主要原因。
关联数据查询： 原始代码中在循环内部使用 Category_dub::findOne() 和 Brands_dub::findOne() 查询关联数据，这导致每次迭代都会产生额外的数据库查询，进一步拖慢了整体速度。

这些因素叠加起来，使得导入速度呈现非线性下降，数据量越大，耗时越长。

2. 优化策略一：使用原生 insert() 命令

Yii2 的 ActiveRecord 提供了便捷的 ORM 操作，但在追求极致性能的批量导入场景下，直接使用数据库命令执行 INSERT 操作是更优的选择。Yii::$app->db->createCommand()->insert() 方法绕过了 ActiveRecord 的大部分生命周期事件和对象实例化开销，直接构建并执行 SQL 语句。

优化前的代码片段（使用 save()）：

foreach ($products as $product) {
    $item = new Product_dub();
    // ... 属性赋值 ...
    if (!$item->save()) {
        // 处理错误
    }
}

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优化后的代码片段（使用 insert()）：

foreach ($products as $product) {
    Yii::$app->db->createCommand()->insert('product_dub', [
        'id_1c_product' => $product->id,
        'category_id' => $categoryMap[$product->category_id] ?? '0',
        'title' => $product->title,
        'brand_id' => $brandMap[$product->brand_id] ?? 'No brand',
        // ... 其他属性 ...
    ])->execute();
}

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通过将 save() 替换为 insert()->execute()，导入速度将得到显著提升。原始问题中，1107 条记录的导入时间从数分钟缩短到 40 秒，证明了这种方法立竿见影的效果。

3. 优化策略二：预加载关联数据

在循环内部进行数据库查询（如 findOne()）是另一个严重的性能瓶颈。对于 category_id 和 brand_id 这类需要映射的字段，最佳实践是在循环开始前一次性加载所有必要的映射数据到内存中。

优化前的代码片段（循环内查询）：

foreach ($products as $product) {
    $category = Category_dub::findOne(['id_1c_category' => $product->category_id]);
    $brand = Brands_dub::findOne(['id_1c_brand' => $product->brand->id]);
    // ... 使用 $category->id 和 $brand->id ...
}

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优化后的代码片段（预加载映射）：

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$categoryMap = Category_dub::find()->select(['id', 'id_1c_category'])->indexBy('id_1c_category')->column();
$brandMap = Brands_dub::find()->select(['id', 'id_1c_brand'])->indexBy('id_1c_brand')->column();

foreach ($products as $product) {
    // 直接从内存映射中获取 ID
    $categoryId = $categoryMap[$product->category_id] ?? '0';
    $brandId = $brandMap[$product->brand_id] ?? 'No brand';
    // ... 使用 $categoryId 和 $brandId 进行插入 ...
}

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通过这种方式，将 N 次数据库查询减少为 2 次（加载分类和品牌映射），大大降低了数据库交互的频率。

4. 优化策略三：使用 batchInsert() 批量插入

即使使用 insert()->execute()，每次循环仍然会执行一条 SQL 语句。对于非常大的数据集（例如十万或百万条记录），更高效的方法是使用 batchInsert()。batchInsert() 允许一次性构建一个包含多条记录的 INSERT SQL 语句，从而显著减少数据库往返次数和 SQL 解析开销。

batchInsert() 示例代码：

public function importProductFileOptimized($file, $return = true)
{
    $products = json_decode($file, true); // 解码为关联数组
    $dubTableName = Product::tableName() . "_dub";
    $start = microtime(true); // 使用 microtime 更精确

    // 假设 createDuplicateTable 成功
    // if ($this->db->createDuplicateTable(Product::tableName(), $dubTableName)) {

        $categoryMap = Category_dub::find()->select(['id', 'id_1c_category'])->indexBy('id_1c_category')->column();
        $brandMap = Brands_dub::find()->select(['id', 'id_1c_brand'])->indexBy('id_1c_brand')->column();

        $rowsToInsert = [];
        $batchSize = 1000; // 每批次插入的记录数

        foreach ($products as $product) {
            $rowsToInsert[] = [
                'id_1c_product' => $product['id'],
                'category_id' => $categoryMap[$product['category_id']] ?? '0',
                'title' => $product['title'],
                'brand_id' => $brandMap[$product['brand_id']] ?? 'No brand',
                'content1' => $product['content1'],
                'content2' => $product['content2'],
                'content3' => $product['content3'],
                'link_order' => $product['link_order'],
                'img' => $product['img'] ?? 'no-image.png',
                'in_stock' => $product['in_stock'] ? 1 : 0,
                'is_popular' => $product['is_popular'] ? 1 : 0,
            ];

            // 达到批次大小或遍历结束时执行插入
            if (count($rowsToInsert) >= $batchSize) {
                Yii::$app->db->createCommand()->batchInsert('product_dub', array_keys($rowsToInsert[0]), $rowsToInsert)->execute();
                $rowsToInsert = []; // 清空数组准备下一批
            }
        }

        // 插入剩余的记录（如果不足一个批次）
        if (!empty($rowsToInsert)) {
            Yii::$app->db->createCommand()->batchInsert('product_dub', array_keys($rowsToInsert[0]), $rowsToInsert)->execute();
        }
    // }

    $finish = microtime(true);
    $res = round($finish - $start, 2) . " sec. ";

    if ($return) {
        echo $res;
        // Answer::success(); // 假设 Answer::success() 是一个自定义的成功响应方法
    }
}

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在 batchInsert() 中，array_keys($rowsToInsert[0]) 用于获取字段名列表，$rowsToInsert 是一个包含所有待插入行数据的二维数组。选择合适的 $batchSize 很重要，过小则批次效果不明显，过大则可能导致 SQL 语句过长超出数据库或 PHP 内存限制。通常几百到几千条记录为一个批次是比较合理的。

5. 优化策略四：事务管理

对于任何批量数据操作，使用数据库事务是至关重要的。事务可以确保数据的一致性：要么所有记录都成功插入，要么在发生错误时全部回滚，避免部分数据插入的脏数据问题。

public function importProductFileWithTransaction($file, $return = true)
{
    $products = json_decode($file, true);
    $dubTableName = Product::tableName() . "_dub";
    $start = microtime(true);

    $transaction = Yii::$app->db->beginTransaction(); // 开启事务

    try {
        // 假设 createDuplicateTable 成功
        // if ($this->db->createDuplicateTable(Product::tableName(), $dubTableName)) {

            $categoryMap = Category_dub::find()->select(['id', 'id_1c_category'])->indexBy('id_1c_category')->column();
            $brandMap = Brands_dub::find()->select(['id', 'id_1c_brand'])->indexBy('id_1c_brand')->column();

            $rowsToInsert = [];
            $batchSize = 1000;

            foreach ($products as $product) {
                $rowsToInsert[] = [
                    'id_1c_product' => $product['id'],
                    'category_id' => $categoryMap[$product['category_id']] ?? '0',
                    'title' => $product['title'],
                    'brand_id' => $brandMap[$product['brand_id']] ?? 'No brand',
                    'content1' => $product['content1'],
                    'content2' => $product['content2'],
                    'content3' => $product['content3'],
                    'link_order' => $product['link_order'],
                    'img' => $product['img'] ?? 'no-image.png',
                    'in_stock' => $product['in_stock'] ? 1 : 0,
                    'is_popular' => $product['is_popular'] ? 1 : 0,
                ];

                if (count($rowsToInsert) >= $batchSize) {
                    Yii::$app->db->createCommand()->batchInsert('product_dub', array_keys($rowsToInsert[0]), $rowsToInsert)->execute();
                    $rowsToInsert = [];
                }
            }

            if (!empty($rowsToInsert)) {
                Yii::$app->db->createCommand()->batchInsert('product_dub', array_keys($rowsToInsert[0]), $rowsToInsert)->execute();
            }
        // }

        $transaction->commit(); // 提交事务
        $finish = microtime(true);
        $res = round($finish - $start, 2) . " sec. ";

        if ($return) {
            echo $res;
            // Answer::success();
        }

    } catch (\Exception $e) {
        $transaction->rollBack(); // 发生错误时回滚事务
        // Answer::failure("导入失败：" . $e->getMessage()); // 自定义错误处理
        if ($return) {
            echo "导入失败：" . $e->getMessage();
        }
    }
}

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在事务中执行批量操作可以显著提高性能，因为数据库只需要在事务结束时进行一次持久化操作，而不是每次插入都进行。

6. 其他高级优化考量

对于百万级甚至千万级的数据导入，上述 PHP 层的优化可能仍然不够。可以考虑以下更高级的策略：

禁用索引和约束： 在导入大量数据之前，暂时禁用目标表的非主键索引、外键约束和唯一约束。导入完成后再重新启用并重建索引。这可以大大加快 INSERT 操作的速度，因为数据库不需要在每次插入时都更新这些结构。
使用 LOAD DATA INFILE： 如果数据源是 CSV 或其他文本文件，MySQL 提供了 LOAD DATA INFILE 命令，这是导入大量数据的最快方式。它直接从文件读取数据并插入到表中，绕过了大部分网络开销和 SQL 解析。PHP 可以通过 Yii::$app->db->createCommand("LOAD DATA INFILE ...")->execute() 来执行此命令。
调整 MySQL 配置： 优化 MySQL 服务器的配置参数，如 innodb_flush_log_at_trx_commit (设置为 0 或 2 可以提高写入性能，但可能牺牲数据安全性)、innodb_buffer_pool_size 等，以适应批量写入负载。
分块处理大文件： 如果 JSON 文件非常大，一次性 json_decode() 可能会耗尽内存。可以考虑流式读取文件，或将大文件分割成小块进行处理。

总结与最佳实践

批量数据导入是常见的业务需求，其性能直接影响用户体验和系统效率。通过本教程的分析和优化实践，我们可以得出以下最佳实践：

避免在循环中使用 ActiveRecord save()： 对于批量插入，优先使用 Yii::$app->db->createCommand()->insert()。
避免在循环中进行数据库查询： 预先加载所有必要的关联数据到内存映射中。
使用 batchInsert() 进行批量操作： 这是处理大量数据（数千到数十万）的最高效 PHP/Yii2 方案。
利用数据库事务： 确保数据一致性，并能进一步提升批量操作的性能。
考虑数据库层面的优化： 对于超大数据量，研究 LOAD DATA INFILE、临时禁用索引和调整数据库配置。