写在文章开头
在进行MySQL
数据备份迁移时，很多人为了避免网络IO
的开销而选用insert into ...... select
进行数据迁移备份，但你是否知道这种做法会存在那些隐患呢？
所以本文就以一个简单的功能示例为大家演示一下insert into ...... select
可能引发的问题和解决方案:
你好，我叫sharkchili，目前还是在一线奋斗的Java开发，经历过很多有意思的项目，也写过很多有意思的文章，是CSDN Java领域的博客专家，也是Java Guide的维护者之一，非常欢迎你关注我的公众号：「写代码的SharkChili」，这里面会有笔者精心挑选的并发、JVM、MySQL数据库专栏，也有笔者日常分享的硬核技术小文。
问题复现
这里为了演示问题，笔者生成了一张带有500w数据的数据表，对应DDL
语句如下：
CREATE TABLE `batch_insert_test` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`fileid_1` varchar(100) DEFAULT NULL,
`fileid_2` varchar(100) DEFAULT NULL,
`fileid_3` varchar(100) DEFAULT NULL,
`fileid_4` varchar(100) DEFAULT NULL,
`fileid_5` varchar(100) DEFAULT NULL,
`fileid_6` varchar(100) DEFAULT NULL,
`fileid_7` varchar(100) DEFAULT NULL,
`fileid_8` varchar(100) DEFAULT NULL,
`fileid_9` varchar(100) DEFAULT NULL,
`create_date` datetime DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2520001 DEFAULT CHARSET=utf8mb3 COMMENT='测试批量插入，一行数据1k左右';复制
使用count
语句查看数据量：
select count(*) from batch_insert_test;复制
稍微久等了一小会，输出语句如下，可以看到一张表数据刚刚好达到500w
:
count(*)|
--------+
5000000|复制
同样的我们给出备份迁移表的DDL
，表结构是一样的，唯一区别就是表名后缀多了个bak
：
CREATE TABLE `batch_insert_test_bak` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`fileid_1` varchar(100) DEFAULT NULL,
`fileid_2` varchar(100) DEFAULT NULL,
`fileid_3` varchar(100) DEFAULT NULL,
`fileid_4` varchar(100) DEFAULT NULL,
`fileid_5` varchar(100) DEFAULT NULL,
`fileid_6` varchar(100) DEFAULT NULL,
`fileid_7` varchar(100) DEFAULT NULL,
`fileid_8` varchar(100) DEFAULT NULL,
`fileid_9` varchar(100) DEFAULT NULL,
`create_date` datetime DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2520001 DEFAULT CHARSET=utf8mb3 COMMENT='测试批量插入，一行数据1k左右';复制
此时我们使用数据库连接工具在会话窗口，执行如下迁移语句：
insert into batch_insert_test_bak select * from batch_insert_test;复制
然后我们再写一段程序模拟插入：
@Test
public void insert() {
while (true) {
BatchInsertTest batchInsertTest = new BatchInsertTest();
batchInsertTest.setFileid1(RandomUtil.randomString(1));
batchInsertTest.setFileid2(RandomUtil.randomString(1));
batchInsertTest.setFileid3(RandomUtil.randomString(1));
batchInsertTest.setFileid4(RandomUtil.randomString(1));
batchInsertTest.setFileid5(RandomUtil.randomString(1));
batchInsertTest.setFileid6(RandomUtil.randomString(1));
batchInsertTest.setFileid7(RandomUtil.randomString(1));
batchInsertTest.setFileid8(RandomUtil.randomString(1));
batchInsertTest.setFileid9(RandomUtil.randomString(1));
batchInsertTest.setCreateDate(new Date());
long begin = System.currentTimeMillis();
batchInsertTestMapper.insert(batchInsertTest);
long end = System.currentTimeMillis();
log.info("插入耗时:{} ms", end - begin);
ThreadUtil.sleep(10000L);
}
}复制
从输出结果来看，一开始插入并不是很耗时，基本都是毫秒级完成，但是随着时间的推移，插入的耗时逐渐增加，最慢的一次数据插入竟然花费了1分多钟：
18.546 INFO c.s.w.WebTemplateApplicationTests:117 main 插入耗时:148 ms
28.778 INFO c.s.w.WebTemplateApplicationTests:117 main 插入耗时:221 ms
38.926 INFO c.s.w.WebTemplateApplicationTests:117 main 插入耗时:143 ms
49.588 INFO c.s.w.WebTemplateApplicationTests:117 main 插入耗时:652 ms
59.763 INFO c.s.w.WebTemplateApplicationTests:117 main 插入耗时:166 ms
09.820 INFO c.s.w.WebTemplateApplicationTests:117 main 插入耗时:56 ms
19.930 INFO c.s.w.WebTemplateApplicationTests:117 main 插入耗时:99 ms
30.027 INFO c.s.w.WebTemplateApplicationTests:117 main 插入耗时:86 ms
40.145 INFO c.s.w.WebTemplateApplicationTests:117 main 插入耗时:113 ms
50.238 INFO c.s.w.WebTemplateApplicationTests:117 main 插入耗时:79 ms
17.178 INFO c.s.w.WebTemplateApplicationTests:117 main 插入耗时:76927 ms复制
原因剖析
我们不妨使用如下语句查看一下执行计划：
explain insert into batch_insert_test_bak select * from batch_insert_test;复制
可以看出无论是insert
还是select
都是走全表扫描，这意味着select
子句的执行过程会针对整张表从上到下的扫描进行一个逐步锁(S锁)
的过程，随着时间的推移它最终就会变为全表锁。
而insert
语句也因为对于插入数量未知而上全表锁，进而长期持有auto-inc
锁，当然因为insert
的表是用于迁移备份数据的，auto-inc
锁的长时间持有对于业务来说影响不大。
id|select_type|table |partitions|type|possible_keys|key|key_len|ref|rows |filtered|Extra|
--+-----------+---------------------+----------+----+-------------+---+-------+---+-------+--------+-----+
1|INSERT |batch_insert_test_bak| |ALL | | | | | | | |
1|SIMPLE |batch_insert_test | |ALL | | | | |4692967| 100.0| |复制
而select
则不同，因为全表扫描的逐步S锁，导致一段时间后，整张表都被锁住，使得我们的新的会话的插入语句的事务无法提交。进而导致大量连接数阻塞积压，各种超时问题也就随之诞生，严重一点就很可能导致整个业务线瘫痪。
解决方案
所以如果我们希望迁移时不锁住全表，可以在指定在每次迁移时指定一个范围，所以我们针对时间字段增加索引：
ALTER TABLE db1.batch_insert_test DROP INDEX batch_insert_test_create_date_IDX;
CREATE INDEX batch_insert_test_create_date_IDX USING BTREE ON db1.batch_insert_test (create_date);复制
然后迁移的sql
改为：
insert into batch_insert_test_bak select * from batch_insert_test where create_date <now() ;复制
查看执行计划发现，select
走了range
索引，避免全表扫描，解决了上述的风险：
id|select_type|table |partitions|type |possible_keys |key |key_len|ref|rows|filtered|Extra |
--+-----------+---------------------+----------+-----+---------------------------------+---------------------------------+-------+---+----+--------+---------------------+
1|INSERT |batch_insert_test_bak| |ALL | | | | | | | |
1|SIMPLE |batch_insert_test | |range|batch_insert_test_create_date_IDX|batch_insert_test_create_date_IDX|6 | | 1| 100.0|Using index condition|复制
小结
由此可以得出，再使用数据insert into ...... select
进行数据迁移时，无比考虑读写锁的工作机制，以及迁移可能导致的锁的粒度和范围，只有精确的评估风险点才能保证功能上限不影响正常业务的工作。
我是「sharkchili」，「CSDN Java 领域博客专家」，「开源项目—JavaGuide contributor」，我想写一些有意思的东西，希望对你有帮助，如果你想实时收到我写的硬核的文章也欢迎你关注我的公众号：「写代码的SharkChili」，同时我的公众号也有我精心整理的「并发编程」、「JVM」、「MySQL数据库」个人专栏导航。
参考
同事埋了个坑：Insert into select 语句把生产服务器炸了！:https://zhuanlan.zhihu.com/p/139486473
一条 SQL 引发的事故，同事直接被开除:https://blog.csdn.net/youanyyou/article/details/108592296
insert into ... select 由于SELECT表引起的死锁情况分析:https://blog.csdn.net/asdfsadfasdfsa/article/details/83030011https://blog.csdn.net/asdfsadfasdfsa/article/details/83030011
MySQL锁详解 :https://blog.csdn.net/shark_chili3007/article/details/109141299
