mysql百级数据写入，mysql数据库写入速度

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几种MySQL大量数据插入或修改的方法比较

使用扩展插入比一条条插入，文件大小要小很多，插入速度要快好几倍。使用mysqldump导出的文件默认是使用批量插入的方法，导出时可使用--skip-extended-insert？参数改为逐条插入。

首先，插入上万条数据，对于数据库来说并不是“很大”的工作量，一般配置的笔记本电脑都可以在1分钟内完成。所以最简单、最灵活的办法还是写SQL语句。

建缓冲区。比如其他类型的高速缓存（redis等）作为中间缓冲层。数据的查询，更改首先在这个层处理，处理完再更新到对应的数据库。注意额外增加锁，或者缓存机制防止缓存击穿，雪崩导致系统崩溃。

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、然后插入数据，其中耗时最长的应该是insert插入数据了。为了减小文件大小，推荐使用扩展插入方法，即多行一起批量insert，类似这样：insert into table_name values ()，()，()，...，()；。

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()。

1、其实es中是没有单独的数组这一类型，因为他所有的字段都支持数组，比如你是text，你可以放多个值进去，以name为例，你可以放 name：[张三，李四] 这样的数据进去。

2、如下所示数据库表创建成功：插入数据实现代码：插入数据结果：Python查询Mysql使用 fetchone() 方法获取单条数据，使用fetchall() 方法获取多条数据。

3、可以使用Python的MySQL Connector来连接MySQL数据库，然后执行SQL查询语句。查询结果是一个结果集，每一行代表一个记录，可以使用for循环或者fetchone()函数来逐行遍历结果集，并对每一行进行处理。

4、mysql2redis_mission.sql文件就是将mysql数据的输出数据格式和redis的输入数据格式协议相匹配，从而大大缩短了同步时间。

5、在Python中调用第三方 API 接口并将数据写入数据库可分为以下几个步骤：安装依赖库使用 requests 库发送 HTTP 请求，并使用 PyMySQL 库连接 MySQL 数据库。

6、记录一个读取my.cnf配置的脚本，可以基于该函数做一些mysql 后端运维工作。各位可以基于自己的需求进行修改。

并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。

百万级是正常范围。mysql性能主要耗在表间查询，如果没有涉及多个表的操作，性能不会下降太多。在同一张表内的话，再多也是没问题的。另外，表内也可以指定某字段为索引（创建时指定主键的话会自动创建索引）。

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。

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。

写一个存储过程，里面写一个循环，就可以了。主键你现在不是自增的，所以写语句的时候，就Insert到3个字段中。

每秒约会产生1万条数据，字段都固定，加ID共6个，其中4个会经常查询，其中1个需要全文查询。现在使用mysql，每秒只能越插入100多条数据。

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