本文目录一览：
- 1、向mysql数据库插入一百万条数据与读一百万条数据哪个快
- 2、mysql在控制台如何实现不创建索引直接写代码直接插入100W条数据
- 3、pd把100万excel表格导入mysql数据库要多久
- 4、mysql插入100万数据量需要多久?怎么优化下面代码
- 5、批量向MySQL导入1000万条数据的优化
- 6、MySQL快速生成大量测试数据(100万、1000万、1亿)
2、差不多快，但MySQL迸发好点，适合多人同时操作 。SQLite只适合单人同时操作 。
【mysql添加多条记录 mysql添加100万条数据】3、insert会更快一点，可以使用 INSERT INTO target_table SELECT columns FROM source_table 高效地将大量行从一个表（例如临时表） 。传输到按最小方式记录日志的其他表中 。
4、不高 。Mysql表数据一般达到百万级别，mysql百万级别数据效率不高 ， 查询效率会很低，容易造成表锁 ， 甚至堆积很多连接 ， 直接挂掉；水平分表能够很大程度较少这些压力 。
5、思路很简单：Spark 可以通过 JDBC 读取 MySQL 上的数据 ， 也可以执行 SQL 查询，因此我们可以直接连接到 MySQL 并执行查询 。
6、offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差 。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢 。
mysql在控制台如何实现不创建索引直接写代码直接插入100W条数据不过还是可以看出多条一起insert比一条条插入数据要节省数倍的时间 。
在新建临时表时 ， 如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table ， 避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert 。
用start transaction关闭mysql的自动提交 ， 合理设置插入批量大?。灰惶跏萏峤灰淮?。修改表的存储引擎InnoDB为MyISAM 。
使用索引：在写入大量数据时，可以使用索引来提高写入速度 。但是，在创建索引时需要注意，索引可以加速查询，但也会占用磁盘空间并降低写入速度 。
临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时 。但是 ， 对于一次性事件，最好使用导出表 。
根据这些情况，可以分别进行优化 ， 本节将介绍优化插入记录速度的几种方法 。对于MyISAM引擎表常见的优化方法如下： 禁用索引 。对于非空表插入记录时，MySQL会根据表的索引对插入记录建立索引 。
pd把100万excel表格导入mysql数据库要多久就是1 。再点击next，选择 target table 目标对应的数据库，选择要导入到哪个数据库中表中 。如果到上面一步没有问题的话 ， 默认next到最后就行了 。然后打开Mysql表就能看到数据跟excel表中的一样数据了 。
将选中的数据快儿拷贝到一个TXT文本文件中（记得把后面的空格消掉 。否则导入数据库后会有对应的空行），假如存到“D：\data.txt”这个位置里 。
filed name row 就是字段所在excel中的位置，也就是第几行 。first data row数据从哪一行开始 。填完点击next 。选择 target table 目标对应的数据库，选择要导入到的数据库表中 。默认next到最后 。完成 。
mysql插入100万数据量需要多久?怎么优化下面代码1、我们就有一个业务系统，每天的数据导入需要4-5个钟 。这种费时的操作其实是很有风险的 ， 假设程序出了问题，想重跑操作那是一件痛苦的事情 。因此，提高大数据量系统的MySQL insert效率是很有必要的 。
2、案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中 。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右 ， 完全满足不了正常的使用 。
3、那么我们需要执行除了连接和关闭之外的所有步骤N次 ， 这样是非常耗时的，优化的方式有一下几种：（1）在每个insert语句中写入多行，批量插入（2）将所有查询语句写入事务中（3）利用Load Data导入数据每种方式执行的性能如下 。
批量向MySQL导入1000万条数据的优化1、例如说 ， 如果有需要插入100000条数据，那么就需要有100000条insert语句 ， 每一句都需要提交到关系引擎那里去解析，优化 ， 然后才能够到达存储引擎做真的插入工作 。
2、那么我们需要执行除了连接和关闭之外的所有步骤N次，这样是非常耗时的，优化的方式有一下几种：（1）在每个insert语句中写入多行，批量插入（2）将所有查询语句写入事务中（3）利用Load Data导入数据每种方式执行的性能如下 。
3、可以做表拆分，减少单表字段数量，优化表结构 。在保证主键有效的情况下 ， 检查主键索引的字段顺序，使得查询语句中条件的字段顺序和主键索引的字段顺序保持一致 。主要两种拆分 垂直拆分 ， 水平拆分 。
4、这个是需要做一些设置的 。主要设置 rewriteBatchedStatements参数 。原理如下：MySQL Jdbc驱动在默认情况下会无视executeBatch（）语句，把我们期望批量执行的一组sql语句拆散 ， 一条一条地发给MySQL数据库，直接造成较低的性能 。
5、我们就有一个业务系统，每天的数据导入需要4-5个钟 。这种费时的操作其实是很有风险的 ， 假设程序出了问题，想重跑操作那是一件痛苦的事情 。因此，提高大数据量系统的MySQL insert效率是很有必要的 。
MySQL快速生成大量测试数据(100万、1000万、1亿)INTERVAL关键字 INTERVAL关键字可以用于计算时间间隔，可以有以下用法 。1 ， 直接计算时间间隔 。
mysql在常规配置下，一般只能承受2000万的数据量（同时读写，且表中有大文本字段，单台服务器） 。现在超过1亿，并不断增加的情况下，建议如下处理：1分表 。
数据库复制和导入：如果已经有部分测试数据，可以通过数据库复制和导入的方式快速新增大量数据 。首先，创建一个数据库备份或快照，然后在备份或快照的基础上进行批量导入或复制 ， 从而快速生成新的数据 。
最后collect 为 10万条记录，数据库表占用硬盘6G 。
在MySQL很多测试场景，需要人工生成一些测试数据来测试 。本文提供一个构造MySQL大表存储过程，可以生成包含用户名，手机号码，出生日期等字段 。也可以通过滤重来使得手机号码不重复，模拟现实场景 。
