一般来说，对数据库的调用次数越少越好(意味着更快、更高效)，所以尽量以最小化数据库访问的方式编写插入代码。记住，除非使用连接池，否则每次数据库访问都必须创建一个连接，执行sql语句，然后断开连接。相当多的开销!

一个主要因素是您是否使用事务引擎以及是否开启了自动提交。

自动提交是默认开启的，你可能想让它保持开启状态;因此，您执行的每个插入操作都会执行自己的事务。这意味着如果您对每行执行一次插入，那么您将为每行提交一个事务。

假设只有一个线程，这意味着服务器需要为每一行同步一些数据到磁盘。它需要等待数据到达一个持久存储位置(最好是RAID控制器中有电池支持的ram)。这本身就相当缓慢，可能会成为这些情况下的限制因素。

当然，我假设你正在使用事务性引擎(通常是innodb)，并且你没有调整设置来降低持久性。

我还假设您使用单个线程来进行这些插入。使用多线程会让事情变得有点混乱，因为一些版本的MySQL在innodb中有工作组提交功能——这意味着多个线程可以共享一次写入事务日志的操作，这很好，因为这意味着更少的同步到持久存储。

另一方面，结果是，您确实希望使用多行插入。

它会产生反效果，但在大多数情况下至少是10,000行。因此，如果将它们批量处理到1,000行，则可能是安全的。

如果你在使用MyISAM，还有很多其他的东西，但我不会用这些来烦你。和平。

多次插入更快，但它有线程。另一个危险是禁用约束检查临时使插入快得多。你的桌子有没有它并不重要。例如，测试禁用外键，享受速度:

SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;

当然，你应该在插入后重新打开它:

SET FOREIGN_KEY_CHECKS=1;

这是插入大数据的常用方法。 数据完整性可能会被破坏，所以在禁用外键检查之前应该注意这一点。

我会添加信息，一次太多行取决于它们的内容可能导致得到一个大于“max_allowed_packet”的包。

也许可以考虑使用类似PHP的array_chunk这样的函数对大数据集进行多次插入。

我只是做了一个小的基准测试，似乎对于很多行它不是更快。这里是我插入28000行的结果:

比10000:164.96秒 到5000分37秒 到1000时:12.56秒 到600秒:12.59秒 比500:13.81秒 到250秒:17.96秒 到400时:14.75秒 差100分27秒

看来1000 * 1000是最好的选择。

https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/insert-optimization.html

插入一行所需的时间由以下因素决定，其中数字表示大致的比例: 连接:(3) 向服务器发送查询:(2) 解析查询:(2) 插入行:(1 ×行大小) 插入索引:(1 ×索引个数) 关闭:(1)

由此可见，发送一个大语句将为每个插入语句节省7的开销，进一步阅读文本还说:

如果同时插入来自同一客户端的多行，请使用带有多个VALUES列表的INSERT语句一次插入几行。这比使用单独的单行INSERT语句快得多(在某些情况下快很多倍)。