一、数据导入策略选择与性能对比
针对十万级数据导入场景，核心策略包括单条插入、批量插入和文件导入三种方式。通过实验对比发现：单条逐行插入耗时约300秒且占用高网络IO；批量插入通过合并SQL语句可将时间缩短至30秒内，但需注意单次批量数据不宜超过1MB以避免内存溢出；文件导入方式（如LOAD DATA INFILE）效率最优，10万数据可在5秒内完成。
二、优化数据插入效率的技术手段
通过以下技术组合可显著提升导入速度：
- 禁用自动提交：将事务提交频率从逐条改为每5000条提交一次，减少磁盘写入次数
- 调整缓冲区配置：设置
innodb_buffer_pool_size为物理内存的70%，max_allowed_packet扩容至16MB - 预处理语句复用：使用PreparedStatement避免SQL重复解析，通过参数绑定提升执行效率
三、使用多线程与分批次处理
对于Python/Java等编程语言实现的导入程序，可采用分治策略：
- 将数据按主键范围拆分为10个批次
- 创建线程池并行处理各批次数据
- 合并线程执行结果并统计总耗时
实测表明，4线程并行处理可将传统单线程耗时从120秒降至45秒，但需注意避免锁竞争导致性能衰减。
| 方法 | 耗时(秒) | 内存占用 |
|---|---|---|
| 逐条插入 | 300 | 低 |
| 批量插入 | 30 | 中 |
| LOAD DATA | 5 | 高 |
四、工具与外部脚本的集成应用
推荐使用MySQL官方工具链提升操作便捷性：
mysqlimport命令行工具支持CSV/TXT格式快速导入- Workbench的Table Data Import Wizard提供图形化操作界面
- Python脚本结合
pandas.to_sql方法实现灵活的数据转换
对于超大数据集，建议采用文件分割预处理：使用split命令将10万数据拆分为多个1万行文件后并行导入，结合ALTER TABLE ... DISABLE KEYS禁用索引加速写入。
