YashanDB 知识库|imp 跨服务器导入太慢? 其实是网络延迟 +SQL 交互在“搞事”

在进行数据库迁移或数据导入测试时，不少用户会使用 imp 工具将已有数据文件导入 YashanDB。然而，在实际应用中，有用户发现：

“同一个文件，本地导入只要两分钟，换台机器远程导入居然要花 30 分钟以上?”

这究竟是为什么?本文将详细剖析 YashanDB 的 imp 工具在跨网络导入时的性能瓶颈，以及应对策略。

一、问题现象描述

客户反馈导入耗时差异大：

同机导入：约 2 分钟;

通过本机 IP 连接导入：约 4 分钟;

跨机器导入：约 17 分钟;

客户现场远程导入：超过 30 分钟。

数据规模：

导入文件大小约为 290MB;

数据格式为常规 SQL 插入语句形式;

使用工具为 YashanDB 提供的 imp 命令行工具。

二、影响版本与场景

测试环境 YashanDB 版本：22.2.8.3

导入工具：标准 imp 工具

使用方式：从异机通过网络导入数据

三、问题根因分析

通过阅读源码和调试导入过程，发现当前 imp 工具的导入机制如下：

每一条 SQL 都会单独通过网络请求发送到数据库执行。

也就是说，不是将数据文件整体发送到数据库服务器处理，而是：

1.本地读取一行;

2.网络请求发送该 SQL;

3.等待返回;

4.重复以上步骤直至所有数据导入完成。

这带来几个核心问题：

网络交互频繁，尤其在跨机器环境中，RTT（往返时间）积少成多;

每次网络交互需重新建立上下文，缺乏批量传输能力;

导致导入效率严重依赖于网络稳定性和延迟。

四、解决方法与规避建议

推荐规避方式：本地导入更高效

将导入文件先上传到数据库所在机器，再执行导入，效果更佳：

# 上传文件scp data.dmp user@dbserver:/home/yashandb/# 登录数据库服务器执行导入imp user/password@localhost file=/home/yashandb/data.dmp

原因解释：

本地导入时，数据不走网络，交互延迟几乎为零;

整体导入效率更高，适用于大批量导入场景。

五、优化建议与后续方向

当前 imp 的执行机制偏“轻客户端”，每条 SQL 单发，虽然逻辑清晰，但在跨网络环境中效率较低。

建议优化方向：

考虑将 imp 改为先上传数据文件，由数据库端执行导入;

或引入 批处理协议，一次发送多条 SQL 减少往返;

支持类似 sqlldr 的数据块加载模式，提高大文件处理效率。

六、经验总结