mysql1千万数据插入，mysql千万级数据解决方案

批量向MySQL导入1000万条数据的优化

使用LOAD DATA INFILE从文本下载数据这将比使用插入语句快20倍。

用start transaction关闭mysql的自动提交，合理设置插入批量大小，不要一条数据提交一次。修改表的存储引擎InnoDB为MyISAM。

首先这么大的数据量不建议使用MySQL这种免费版的数据库系统，可以使用Oracle等这种大型数据库系统，其对于数据库中数据的管理、查询等的效率要比MySQL好非常的多。如果你一定要使用MySQL，其服务器操作系统最好使用Linux，也可以使用国产的红旗Linux。

配置SQL批处理缓存：配置是否记录binlog，不推荐关闭 配置IO缓存 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。

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。正是由于性能的瓶颈问题，MYSQL官方文档也就提到了使用批量化插入的方式，也就是在一句INSERT语句里面插入多个值。

)通过其他字段使用了一个基数很小（很多记录匹配索引键值）的索引键。这种情况下，MySQL认为使用索引键需要大量查找，还不如全表扫描来得更快。

PHP+mysql插入上千万条数据,导致内存不足,寻求释放内存方法

1、将值修改大一点，具体根据自己需要修改。比如这里修改为：1G。重启mysql服务；5 如果运行页面提示内存溢出，可将值设大一点。Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted (tried to allocate 132907287 bytes)步骤阅读 6 这样，面对千万数据导入的时候，比原来那种方法至少快好多倍。

2、mysql查询结果句柄会消耗内存。为了节约内存，在使用完毕后可以手动释放。不过一般情况下不需要这么做，程序结束会自动释放的。这里的$pageCount变量存在。因为释放mysql句柄$res和$pageCount无关。

3、本文就会对这些方法做一个比较我们遇到了什么问题在标准SQL里面，我们通常会写下如下的SQL insert语句。INSERT INTO TBL_TEST (id) VALUES(1)；很显然，在MYSQL中，这样的方式也是可行的。但是当我们需要批量插入数据的时候，这样的语句却会出现性能问题。

4、一般是有以下两个方面的原因：MySQL 线程开得太多。服务器系统内存溢出。环境软件损坏或系统损坏。解决方法：虚拟主机用户请联系下空间商询问数据库服务器的内存和系统是否正常运行。

MySql有千万级数据,分区后,对插入数据有影响吗

1、MySql有千万级数据，分区后，对插入数据有影响吗 你可以考虑把数据按照分类查找出来，譬如说第一个按照海鲜分类，select * from 表名 where 字段 = 海鲜。然后把查出来的数据批量插入新建的表中。

2、可以让单表 存储更多的数据 。 分区表的数据更容易维护 ，可以通过删除与那些数据有关的分区，更容易删除数据，也可以增加新的分区来支持新插入的数据。另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作。部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上， 查询速度会很快 。

3、这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。

4、对于查询频次较高的字段，加上索引。加索引注意事项：对那些字符内容较长的最好不要加索引按照官方文档，单表加的索引不要超过16个，索引的长度不要超过256个字节。随意加索引，会给数据维护增加负担其实，可以引入分区。分区注意事项：常见的分区类型有range，list，hash，key等。

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。可以做表拆分，减少单表字段数量，优化表结构。

6、这种情况，是针对 你插入数据量很大， 瓶颈发生在 磁盘 IO 处理的情况下。可以提升一定的 插入的性能。

mysql一千万数据插入另外一个表

1、选择导入数据EXCEL表内容范围，若有几个SHEET表，或一个SHEET表中有些数据我们不想导入，则可以编写查询指定的数据进行导入。点击下一步。8/12 选择我们需要导入的SHEET表，比如我在这里将SHEET表名改为price，则导入后生面的SQL数据库表为price$。点击进入下一步。9/12 点击进入下一步。

2、语句：INSERT INTO 目标表 SELECT * FROM 来源表 ；也可以先查询出结果保存下来，再把保存的值放到insert语句。MySQL 是一个关系型数据库，目前属于 Oracle 旗下公司。MySQL是开放源码软件，因此可以大大降低总体拥有成本。支持多线程，充分利用CPU资源。

3、建一个索引表： t (id，title，vtype) 并设置成定长，然后做分页，分页出结果再到 collect 里面去找info 。 是否可行呢？实验下就知道了。10万条记录到 t(id，title，vtype) 里，数据表大小20M左右。用 select id from t where vtype=1 order by id limit 90000，10； 很快了。

4、新窗口中在左边选择本地数据库的库，和需要转移的表，可以选择一个，或多个表：然后在右边的目标里，选择服务器的连接，然后选择服务器上的数据库：选择完成后，就开始进行数据转移了，数据量不是很大的，很快就会转移完成的。

几种MySQL大量数据插入或修改的方法比较

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。

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。按最小方式记录日志可以提高语句的性能，减少在事务期间此操作填充可用事务日志空间的可能性。

mysql一千万数据插入另外一个表的方法：INSERTINTO目标表SELECT*FROM来源表；例如，要将articles表插入到newArticles表中，则可以通过如下SQL语句实现INSERTINTOnewArticlesSELECT*FROMarticles。

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。如果不希望DB编译器每次执行都编译SQL的话，可以使用存储过程，直接调用，性能上会好很多。也比较简单。

void Insert(DataTable dataTable， int batchSize = 10000)； }SqlServer数据批量插入SqlServer的批量插入很简单，使用SqlBulkCopy就可以，以下是该类的实现：////// 为System.Data.SqlClient 提供的用于批量操作的方法。

mysql如何1秒内写入1w条数据

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。批量插入：使用批量插入可以一次性插入多条数据，而不是逐条插入事务：使用事务可以将多个操作组合成一个原子操作，以确保数据的完整性和一致性。

2、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。

3、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。如果不希望DB编译器每次执行都编译SQL的话，可以使用存储过程，直接调用，性能上会好很多。也比较简单。

4、尽量减小导入文件大小首先给个建议，导出导入数据尽量使用MySQL自带的命令行工具，不要使用Navicat、workbench等图形化工具。特别是大数据量的时候，用MySQL自带的命令行工具导出和导入比用Navicat等图形化工具要快数倍，而且用Navicat等图形化工具做大数据量的操作时很容易卡死。

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