向mysql导入几万行数据，mysql导入整个数据库

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如何向mysql数据库中导入大批量数据?

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()。

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。

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。

)先导出数据库sql脚本，再导入；2)直接拷贝数据库目录和文件。在不同操作系统或mysql版本情况下，直接拷贝文件的方法可能会有不兼容的情况发生。所以一般推荐用sql脚本形式导入。下面分别介绍两种方法。

引用MySql.Data.dll ，调用MysqlBulkCopy函数即可。

经过对MySQL的测试，发现一些可以提高insert效率的方法，供大家参考参考。一条SQL语句插入多条数据。

使用压缩了的客户机/服务器协议以减少网络数据流量。对于大多数MySQL客户机，可以用--compress 命令行选项来指定。它一般只用于较慢的网络，因为压缩需要占用大量的处理器时间。

引用MySql.Data.dll ，调用MysqlBulkCopy函数即可。

1、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。

2、本地数据库导入：DBA处理—效率高通过txt或csv文件做本地导入，mysqlimport xxx文件代码级开发 batch批处理。找临界值，循环多次访问数据库，批量写入。如：临界值是2000条数据。

3、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。

4、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、数据千万级别之多，占用的存储空间也比较大，可想而知它不会存储在一块连续的物理空间上，而是链式存储在多个碎片的物理空间上。可能对于长字符串的比较，就用更多的时间查找与比较，这就导致用更多的时间。

1、批处理你插入一条就连接一次数据库。。几万条就连接几万次理论和实际效率肯定会相对低一点呢你可以吧你的数据装一个LIST里面一次插入1000条用毫秒数试试要多久会不会好点 10000条又多久。

2、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。

3、首先我们通过数据库可视化工具navicate for mysql，新建一个数据库，名字叫test新建一张表。添加id，name字段，点击【保存】，设置表名称为user。最终数据库及表创建成功。然后我们添加一条数据。

4、这是因为MySQL中设置了foreign key关联，造成无法更新或删除数据。可以通过设置 FOREIGN_KEY_CHECKS 变量来避免这种情况。

5、把需要导入的数据库文件，后缀名是sql选好，直接导入即可。但是这种方法对大数据量的表进行操作非常慢。因为不仅导出了数据同时导出了表结构。

1、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()。

2、由于单个执行，花费时间太长，现在需要优化下改成一个 inert 语句，改成批量插入数据，只写一个 insert into 这样一次性批量写到数据库，会快很多。

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。

4、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。

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