MySQL批量插入千万级别的数据

本文介绍了MySQL在处理千万级数据批量插入时的优化方法,包括使用批量处理语句、Python的MySQLdb库及其executemany()方法等技巧,显著提升了数据库操作效率。

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使用MysQL插入千万级别的数据,如果使用单条的插入,在时间性能上肯定会让人怀疑人生。这里为了学习,收集了网上几个对于MySQL插入大数据量的博客,以便自己后面的学习。


1、MYSQL批量插入数据库实现语句性能分析

2、Mysql千万级别数据批量插入只需简单三步

3、关于批量插入数据之我见(100万级别的数据,mysql)

4、Mysql大量数据快速导入导出



Python中对于数据库操作会有用到MySQLdb,里面有包含一个批量处理方法 executemany(),利用这种方法也可以达到对数据库进行大数据量插入操作。

可以参考:

Python MySQLdb 循环插入execute与批量插入executemany性能分析




### 批量插入数据的最佳实践 为了提升 MySQL 数据库的操作效率,在处理大量数据时推荐采用批量插入的方式。这种方式可以显著减少客户端与服务器之间的通信次数,降低网络开销并优化事务管理[^1]。 #### 使用 `INSERT ... VALUES` 实现多行插入 最常见也是最为直接的方法就是通过一条 SQL 语句来完成多个记录的同时写入: ```sql INSERT INTO table_name (column1, column2, ...) VALUES (value_set_1), (value_set_2), ...; ``` 每一对括号代表一组要被插入数据集,各组之间用逗号分隔开来。这样的语法结构允许一次性向表内添加若干新纪录而无需重复执行多次单独的 INSERT 操作。 #### 利用 LOAD DATA INFILE 提升大批量导入速度 当面对海量级别的静态文件型数据源时,则可考虑运用 `LOAD DATA INFILE` 命令来进行高效加载。此方法不仅速度快而且资源消耗低,非常适合用于初次建库或是周期性的全量更新场景。 ```sql LOAD DATA LOCAL INFILE 'data.csv' INTO TABLE table_name FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '"' LINES TERMINATED BY '\n'; ``` 上述命令假设待上传 CSV 文件中的字段是以半角逗号作为间隔符,并且可能含有双引号包围的内容;同时每一行结尾处存在换行符表示结束标志位。 #### 注意事项 - **错误容忍度**:相较于逐条提交而言,批量化操作一旦失败将会回滚整个批次内的所有变更动作,因此建议事先做好充分测试以及必要的预验证工作。 - **内存占用情况**:大规模并发式的批量插入可能会给系统带来较大压力,故需合理规划每次请求所涉及的数量规模,必要情况下采取分片策略逐步推进。 - **索引维护成本**:频繁地修改带有复杂索引约束的目标表格会增加额外负担,适当调整 B-tree 结构下的填充因子有助于缓解该现象带来的负面影响。
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