MySQL 触发器功能比较简单，大部分只用来简单的更新第三方表，今天我来演示下MySQL触发器在造数据方面的功效。

下面是基表结果：

CREATE TABLE `tb1` (

 `id` varchar(255) NOT NULL,

 `log_date` date DEFAULT NULL,

 PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=FIXED

这个是对基表的批量插入存储过程:

CREATE DEFINER = 'root'@'localhost'

PROCEDURE db_myisam.sp_generate_tb1_data(IN cur_1        INT,

                                        IN f_input      INT,

                                        IN f_commit_num INT

                                        — Stands for which month's date.

)

BEGIN

 DECLARE t_count     INT;

 DECLARE v_log_date DATE;

 DECLARE c_date  DATE DEFAULT '2012-07-01';

 SET t_count = cur_1 + (f_input – 1);

 SET @@autocommit = 0;

 WHILE cur_1 <= t_count

 DO

   IF mod(cur_1, f_commit_num) = 1 THEN

     START TRANSACTION;

   END IF;

   SET v_log_date = date_add(c_date, INTERVAL ceil(rand() * 3) * (ceil(rand() * 15)) DAY);

   INSERT INTO tb1 (id, log_date) VALUES (cur_1, v_log_date);

   IF mod(cur_1, f_commit_num) = 0 THEN

     COMMIT;

   END IF;

   SET cur_1 = cur_1 + 1;

 END WHILE;

 COMMIT;

END

单线程造数据：

mysql> call sp_generate_tb1_data(1,10000000,200);

Query OK, 0 rows affected (8 min 20.00 sec)

1KW行记录花了8分钟多，也就是一个线程每秒插入2W条记录。

mysql> select count(*) from tb1;

+———-+

| count(*) |

+———-+

| 10000000 |

+———-+

1 row in set (34.35 sec)

创建复制表：

create table tb2 like tb1;

create table tb3 like tb1;

这里比较恶心的是多建立了一个表tb3，因为MySQL触发器暂时不支持自己对自己插入。

这个是基于表tb3的后置插入触发器：

CREATE  

   DEFINER = 'root'@'localhost'

TRIGGER db_myisam.ti_tb3_after

   AFTER INSERT

   ON db_myisam.tb3

   FOR EACH ROW

BEGIN

 DECLARE v_cur_1    INT DEFAULT 1;

 DECLARE v_log_date DATE;

 DECLARE c_date     DATE DEFAULT '2012-07-01';

 WHILE v_cur_1 <= 10000000

 DO

   SET v_log_date = date_add(c_date, INTERVAL ceil(rand() * 3) * (ceil(rand() * 15)) DAY);

   INSERT INTO tb2 (id, log_date) VALUES (v_cur_1, v_log_date);

   SET v_cur_1 = v_cur_1 + 1;

 END WHILE;

END

1KW记录花了不到6分钟，也就是一个线程每秒插入大于3W记录。

mysql> insert into tb3 values (2,current_date());

Query OK, 1 row affected (5 min 14.07 sec)

可以看到，速度比存储过程提升了60%左右。

怎么样，很HAPPY吧？

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