golang 高性能的 MySQL 数据导出
- 需求
- 导出方式对比
- 方案1:快照导出(耗时:1.5s)
- 方案2: 偏移分页(耗时:4s)
- 方案 3:普通分页(耗时:4min40s)
需求
- 导出 MySQL 数据
分析:
- 一次性 select 大量数据带来的问题
性能问题:
数据库负载:大量数据查询会增加数据库的CPU、内存和I/O负担,可能影响其他操作。
网络传输:大数据量传输会占用大量带宽,导致网络延迟或超时。
内存消耗:
服务器内存: 消耗太大,影响其他业务运行
导出方式对比
- 条件:
- 200 万数据
- 查询全表耗时 3s
方案1:快照导出(耗时:1.5s)
data, err := db.Query("select * from user2")if err != nil {log.Fatal("err1:", err)}defer data.Close()columns, err := data.Columns()if err != nil {log.Printf("[error] %v \n", err)}l := len(columns)val := &User{}valPointer := make([]interface{}, l)valPointer[0] = &val.IdvalPointer[1] = &val.NamevalPointer[2] = &val.TagvalPointer[3] = &val.PhonevalPointer[4] = &val.Create_time//计数num := 0for data.Next() {err := data.Scan(valPointer...)if err != nil {log.Fatal("err5:", err)}}
方案2: 偏移分页(耗时:4s)
// 定义分页参数starId := 0pageSize := 2000// 定义查询条件var users []User// 执行分页查询for {result := db.Limit(pageSize).Where("id >= ?", starId).Find(&users)if result.Error != nil {log.Fatal("err5:", result.Error)}if len(users) < pageSize {break}starId = users[len(users)-1].Id}
方案 3:普通分页(耗时:4min40s)
// 定义分页参数page := 1pageSize := 2000// 导出数据for {var users []Userresult := db.Offset((page - 1) * pageSize).Limit(pageSize).Find(&users)if result.Error != nil {log.Fatal("err5:", result.Error)}if len(users) < pageSize {break}page++}
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