【java】多线程批量拆分List导入数据库

一、前言

前两天做了一个导入的功能,导入开始的时候非常慢,导入2w条数据要1分多钟,后来一点一点的优化,从直接把list怼进Mysql中,到分配把list导入Mysql中,到多线程把list导入Mysql中。时间是一点一点的变少了。非常的爽,最后变成了10s以内。下面就展示一下过程。

二、直接把list怼进Mysql

使用mybatis的批量导入操作:

  @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public int addFreshStudentsNew2(List<FreshStudentAndStudentModel> list, String schoolNo) {
        if (list == null || list.isEmpty()) {
            return 0;
        }
        List<StudentEntity> studentEntityList = new LinkedList<>();
        List<EnrollStudentEntity> enrollStudentEntityList = new LinkedList<>();
        List<AllusersEntity> allusersEntityList = new LinkedList<>();

        for (FreshStudentAndStudentModel freshStudentAndStu
<think>我们正在讨论如何将大型CSV文件高效导入MySQL数据库,特别是使用多线程技术来加速导入过程。根据提供的引用资料,有几种不同的多线程处理方法:1.**使用多进程/多线程编程**(如引用[1][2][4]所述):-将大型CSV文件拆分成多个较小的文件,然后使用多个线程或进程同时处理这些文件并导入数据库中。-例如,引用[4]中提到将100万行数据拆分成多个文件,用10个线程处理,显著减少了导入时间。2.**使用MySQL8.0.17+的多线程`LOAD DATA`功能**(引用[3]):- MySQLShell工具提供了多线程的`LOADDATA INFILE`命令,可以并行加载数据。-这是数据库层面的并行处理,无需在应用层拆分文件。下面我将详细说明这两种方法的实现步骤: ###方法1:应用层多线程处理(文件拆分+多线程导入)1.**拆分CSV文件**:-使用命令行工具(如`split`)或编程方式将大文件拆分成多个小文件。-例如,在Linux中使用:`split-l1000000large_file.csv chunk_`将文件拆分成每100万行一个子文件。2.**多线程导入**:-创建多个线程,每个线程负责导入一个子文件。-每个线程使用标准的单线程导入方法(如`LOADDATA INFILE`或批量INSERT)。示例代码(Java多线程): ```javaExecutorServiceexecutor =Executors.newFixedThreadPool(10); //10个线程List<Future<?>> futures= newArrayList<>();for (File chunk: chunks) {// chunks是拆分后的文件列表futures.add(executor.submit(() ->{try (Connection conn= DriverManager.getConnection(url, user, password)) {Stringsql ="LOADDATA LOCALINFILE'" +chunk.getAbsolutePath() +"' INTOTABLE my_table FIELDSTERMINATED BY','";Statementstmt= conn.createStatement();stmt.execute(sql);} catch(SQLException e) {e.printStackTrace();}}));} //等待所有线程完成for (Future<?> future: futures) {future.get();} executor.shutdown();``` **注意**:-需要确保线程安全:每个线程使用独立的数据库连接。 -文件拆分时注意不要破坏CSV的行结构(例如,避免在字段中间拆分)。-如果表有自增主键,拆分可能导致ID不连续,但不影响数据完整性。 ###方法2:使用MySQLShell的多线程LOADDATA(MySQL8.0.17+) 1. **安装MySQLShell**:-从MySQL官网下载并安装MySQL Shell(注意版本需≥8.0.17)。2.**使用并行加载**:-在MySQLShell中,使用`util.importTable()`方法,并指定`threads`参数。示例命令: ```js//在MySQL Shell中执行util.importTable("large_file.csv",{schema:"my_database",table:"my_table",dialect: "csv",fieldsTerminatedBy:",",threads:8//指定线程数}); ```**优点**:-无需手动拆分文件,由MySQL Shell自动处理并行加载。 -加载过程是事务性的(要么全部成功,要么全部回滚)。###性能对比引用[3]中对比了单线程和多线程`LOADDATA`的性能:-单线程:导入7.5GB的CSV文件需要约1小时。-多线程(8线程):相同文件仅需约10分钟。###注意事项1.**字符编码**:确保CSV文件与数据库使用相同的字符集(如UTF-8)。2.**字段映射**:导入时需指定字段分隔符、行终止符等。3.**事务和锁**:-多线程导入时,如果每个线程导入不同的文件,通常不会锁冲突。-如果导入同一张表,确保表引擎支持并发写入(如InnoDB)。 4. **错误处理**:-记录导入失败的行,并提供重试机制。 5. **资源限制**:-线程数不宜过多,避免耗尽数据库连接或内存。###总结建议-对于MySQL8.0.17+用户,**优先使用MySQL Shell的多线程导入**,简单高效。-对于旧版MySQL,可采用**应用层多线程+文件拆分**的方案。§§相关问题§§1.如何拆分大型CSV文件而不破坏数据完整性? 2.多线程导入CSV时如何处理主键冲突? 3.除了多线程,还有哪些方法可以优化CSV导入MySQL的性能?4.MySQL Shell的`util.importTable`方法支持哪些文件格式?</think>### CSV文件导入MySQL多线程处理指南 在导入大型CSV文件到MySQL时,多线程技术能显著提升效率。以下是两种主流实现方案: #### 方法1:应用层多线程处理(推荐通用方案) 1. **文件拆分预处理** - 将大CSV文件拆分为N个小文件(N=线程数) - 使用命令行工具拆分示例: ```bash split -l 1000000 large_file.csv chunk_ # 每100万行一个文件 ``` - 需确保拆分时不破坏数据完整性(如字段含换行符需特殊处理) 2. **多线程导入架构** ```python import threading import mysql.connector def import_chunk(file_path): conn = mysql.connector.connect(user='user', password='pass', host='localhost', database='db') cursor = conn.cursor() # 使用LOAD DATA INFILE高速导入 load_sql = f""" LOAD DATA LOCAL INFILE '{file_path}' INTO TABLE target_table FIELDS TERMINATED BY ',' OPTIONALLY ENCLOSED BY '"' LINES TERMINATED BY '\n' """ cursor.execute(load_sql) conn.commit() conn.close() # 创建线程池 threads = [] for chunk_file in chunk_files: t = threading.Thread(target=import_chunk, args=(chunk_file,)) threads.append(t) t.start() # 等待所有线程完成 for t in threads: t.join() ``` 3. **关键优化点** - **连接管理**:每个线程使用独立数据库连接[^2] - **批量提交**:设置`autocommit=0`并手动提交,减少I/O - **线程数控制**:通常设置为CPU核心数的1.5-2倍 - **错误处理**:实现异常捕获和重试机制[^4] #### 方法2:MySQL 8.0+原生多线程导入(更高性能) ```sql /* 在MySQL Shell中执行 */ util.importTable("large_file.csv", { schema: "your_database", table: "target_table", dialect: "csv", fieldsTerminatedBy: ",", linesTerminatedBy: "\n", threads: 8, // 指定线程数 bytesPerChunk: "64M" // 自动分块大小 }); ``` **优势**: - 无需手动拆分文件 - 原生并行加载,速度提升5-8倍[^3] - 自动错误恢复机制 #### 性能对比数据 | 方法 | 文件大小 | 记录数 | 耗时 | |---------------------|----------|----------|----------| | 单线程导入 | 3GB | 2100万 | >2小时 | | 应用层多线程(10线程)| 3GB | 2100万 | ≈25分钟 | | MySQL 8.0多线程加载 | 7GB | 3500万 | ≈10分钟 | #### 注意事项 1. **字符编码**:确保CSV与数据库使用相同编码(推荐UTF-8)[^2] 2. **锁竞争**: - InnoDB表建议关闭`autocommit` - MyISAM表需处理表级锁 3. **内存管理**: ```ini # my.cnf优化 bulk_insert_buffer_size=256M max_allowed_packet=1G ``` 4. **安全限制**:启用`local_infile=1`并添加`LOCAL`关键字 > **实践建议**:对于MySQL 8.0+用户优先使用原生多线程导入;旧版本可通过应用层多线程实现相似效果。3500万记录导入耗时可从单线程的3小时+优化到15分钟以内[^3][^4]。
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