如何向mysql数据库中导入大批量数据?1、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 。
2、批量插入不要用循环 ， 直接sql语句就可以了：INSERT INTO table （`field`，`field2`）VALUES （val，val2），（v2 ， v3）；这样就可以了，上面的sql批量了2条，以此类推，中间隔半角逗号即可 。
【mysql数据大怎么处理 mysql写入数据大】3、不过值得注意的是 ， 首先需要在数据库链接中设置手动提交，connection.setAutoCommit（false），然后在执行Statement之后执行connection.commit（） 。
4、我使用的mysql管理工具是Navicat for MySQL，打开工具，选择表所在的数据库，然后点击数据库名字，右键数据，出来下拉菜单选择import wizard ， 有汉化版本的更明确 。
5、上传准备导入的数据文件到A目录 登陆phpMyAdmin 在左侧选中你需要备份导出的数据库 在右侧窗口中找到“Import”（导出）在右侧窗口“网站服务器上载目录”中选择需要导入的数据文件，提交“执行”完成导入 。
mysql表数据量太大,达到了1亿多条数据,除了分库分表之外,还有没有其他...读写分离 。尤其是写入，放在新表中 ， 定期进行同步 。如果其中记录不断有update，最好将写的数据放在redis中，定期同步 3表的大文本字段分离出来，成为独立的新表 。
水平拆分：就是我们常说的分库分表了；分表，解决了单表数据过大的问题，但是毕竟还在同一台数据库服务器上，所以IO、CPU、网络方面的压力，并不会得到彻底的缓解，这个可以通过分库来解决 。
可能你要问，这样看起来和刚才说的垂直分表没什么区别 。只不过是否具备业务意义的差异，都是按字段的值来分表 。实际上，水平分表现在最流行的实现方式，是通过水平分库来实现的 。
当时我选取的方案就是第一种：表分区 。表分区的优势是，如果表结构合理，可以不涉及到程序修改 。
mysql数据量大mysql_store_result特别慢也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的 。一般是表中的字段较多，将不常用的，数据较大，长度较长（比如text类型字段）的拆分到“扩展表“ 。
通过开启操作系统级别、放开用户限制、启用 MySQL 参数三个步骤 ， 我们启用了 MySQL 的 coredump 功能，使得 MySQL 崩溃时留下了足够的线索 。
尽量避免大事务操作 ， 提高系统并发能力 。30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理 。
对查询进行优化 ， 应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引 。
把很多TXT文件内容写入MYSQL数据库,有一亿条数据,如何提高写入效率...1、如果是InnoDB存储引擎，我们还可以set auto commit=0；关闭自动提交，来提高效率 。InnoDB是按主键的顺序保存的，我们将其主键顺序排列也可以提高效率 。
2、】使用原生的Connection、Command 。然后写原生的SQL语句 。分析：【重武器】在我们这里肯定直接被PASS，他们应该被用在大型项目中 。
3、使用MySQL的SELECT INTO OUTFILE 、Load data file LOAD DATA INFILE语句从一个文本文件中以很高的速度读入一个表中 。
4、mysqlimport可以自动生成一个LOAD DATA语句 ， 该语句把filename.txt文件中的数据装入table_name表中 。
5、mysql LOAD DATA INFILE使用官方地址 https：//dev.mysql.com/doc/refman/7/en/load-data.html load data infile语句从一个文本/文件中以很高的速度写入表中 。
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