提高mysql插入数据的速度

需要在mysql中插入2000万条记录，用insert语句插入速度很有限，每秒钟几百条，放在hadoop集群上跑也是这个速度，可能是数据库的问题了，网上看到sql server和oracle的insert速度也不是很快。比较简单的优化方法如下：

1、在一条insert语句中插入多条记录

[sql] view plain copy print ?

1. INSERT INTO tablename (field0, field1, ...) VALUES  
2. (value0, value1, ...),  
3. (value0, value1, ...),  
4. (value0, value1, ...),  
5. ...  
6. (value0, value1, ...)  

INSERT INTO tablename (field0, field1, ...) VALUES
(value0, value1, ...),
(value0, value1, ...),
(value0, value1, ...),
...
(value0, value1, ...)

这样插入速度可以提高很多倍，但还是不够块，对于2000万条记录，每秒钟一两千条的插入速度还是太慢。

2、从文本文件导入数据

mysql可以从文本文件直接导入记录，不过需要文本文件是行记录，并且每个字段之间用相同的字符隔开、每行之间也用相同的字符隔开。

写了个程序把文本文件的格式处理一下，就可以在mysql客户端使用如下语句导入数据了：

[sql] view plain copy print ?

1. mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE 'fileName' INTO TABLE 'tableName' FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n';  

mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE 'fileName' INTO TABLE 'tableName' FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n';

其中'\t'和'\n'分别是字段和行的分隔符，在不同的情况下可能不一样。

用这种方式，感觉导入的速度主要和文件的大小有关，和记录的条数关系不太（可能是2000万的记录还不够多吧。。）

导入一个800MB的文本文件（2000万行），在单机上预处理用了3分钟，导入数据库用了7分钟（机器配置是i5-2400CPU、8GB内存、硬盘读取速度大约90MB/S）

下面还要处理一个11GB的文本文件，这回估计要用集群跑了。