mysql數據庫插入大量數據,大量數據寫入數據庫

本文目錄一覽：

• 1、mysql數據庫中怎麼批量插入數據
• 2、如何向mysql數據庫中導入大批量數據？
• 3、mysql 一次插入幾萬條數據應該怎麼做優化
• 4、MySQL數據庫 寫入大量數據如何實現
• 5、MySQL插入百萬條數據對電腦有傷害嗎
• 6、MySQL如何快速插入大量數據

mysql數據庫中怎麼批量插入數據

常見的insert語句，向數據庫中，一條語句只能插入一條數據：

insert into persons

(id_p, lastname , firstName, city )

values(204,’haha’ , ‘deng’ , ‘shenzhen’);

（如上，僅插入了一條記錄）

怎樣一次insert插入多條記錄呢？

使用示例：

insert into persons

(id_p, lastname , firstName, city )

values

(200,’haha’ , ‘deng’ , ‘shenzhen’),

(201,’haha2′ , ‘deng’ , ‘GD’),

(202,’haha3′ , ‘deng’ , ‘Beijing’);

這樣就批量插入數據了， 遵循這樣的語法，就可以批量插入數據了。

執行成功，截圖：

據說，在程序開發中，一次插入多條數據，比逐次一條一條的插入數據，效率高很多

所以在程序開發的時候，使用此批量插入，也是比較不錯的。

此語句在MySQL 5， postgreSQL 9.3執行通過。

如何向mysql數據庫中導入大批量數據？

導入時把生成索引給關掉,應該能快一點.

不要一邊導入一邊建立索引.

8G數據,應該也不那麼慢了.

把sql語句文件讀取出一部分看看,建表語句中,應當有建立索引的部分,刪掉它!

只做建表和插入數據兩件事.

還有,看看數據庫有沒有外鍵?

盡量在插入數據過程中去掉外鍵關聯.

等數據插入完成之後再加索引和外鍵,應該能提高很多讀寫性能.

截取一部分數據,例如100Mb.

插入一下試試,可以預先對整體時間有一個預期.

還有,真的要弄台好點的電腦,或者去借一台,等把數據導入完成之後,把msyql的庫文件直接複製出來放自己機器上跑就好.

emm..

再追加點信息,要先搞明白,sql原文件里,到底都執行了哪幾類操作?

可能需要你用c之類寫點小工具,或者別的什麼語言,分塊讀取並處理文件.

8G..

嗯,還好.

現在內存都夠大,否則你都沒法直接用軟件打開了.

只有8G也可以直接用軟件打開看.

停掉索引真的可以大幅度加快插入數據的速度.

建議試一試!

mysql 一次插入幾萬條數據應該怎麼做優化

關於mysql處理百萬級以上的數據時如何提高其查詢速度的方法

最近一段時間由於工作需要，開始關注針對Mysql數據庫的select查詢語句的相關優化方法。

由於在參與的實際項目中發現當mysql表的數據量達到百萬級時，普通SQL查詢效率呈直線下降，而且如果where中的查詢條件較多時，其查詢速度簡直無法容忍。曾經測試對一個包含400多萬條記錄（有索引）的表執行一條條件查詢，其查詢時間竟然高達40幾秒，相信這麼高的查詢延時，任何用戶都會抓狂。因此如何提高sql語句查詢效率，顯得十分重要。以下是網上流傳比較廣泛的30種SQL查詢語句優化方法：

1、應盡量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

2、對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

3、應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：

select id from t where num is null

可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：

select id from t where num=0

4、盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以這樣查詢：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5、下面的查詢也將導致全表掃描：(不能前置百分號)

select id from t where name like ‘%c%’

若要提高效率，可以考慮全文檢索。

6、in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

7、如果在 where 子句中使用參數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變量，但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然 而，如果在編譯時建立訪問計劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：

select id from t where num=@num

可以改為強制查詢使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8、應盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：

select id from t where num/2=100

應改為:

select id from t where num=100*2

9、應盡量避免在where子句中對字段進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc開頭的id

select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id

應改為:

select id from t where name like ‘abc%’

select id from t where createdate=’2005-11-30′ and createdate’2005-12-1′

10、不要在 where 子句中的“=”左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。

11、在使用索引字段作為條件時，如果該索引是複合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個字段作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使 用，並且應儘可能的讓字段順序與索引順序相一致。

12、不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣：

create table #t(…)

13、很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的語句替換：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14、並不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中數據來進行查詢優化的，當索引列有大量數據重複時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female幾乎各一半，那麼即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。

15、索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

16.應儘可能的避免更新 clustered 索引數據列，因為 clustered 索引數據列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引數據列，那麼需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。

17、盡量使用數字型字段，若只含數值信息的字段盡量不要設計為字符型，這會降低查詢和連接的性能，並會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會 逐個比較字符串中每一個字符，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。

18、儘可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長字段存儲空間小，可以節省存儲空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的字段內搜索效率顯然要高些。

19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20、盡量使用表變量來代替臨時表。如果表變量包含大量數據，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。

21、避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。

22、臨時表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些例程更有效，例如，當需要重複引用大型表或常用表中的某個數據集時。但是，對於一次性事件，最好使 用導出表。

23、在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那麼可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數據量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然後insert。

24、如果使用到了臨時表，在存儲過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然後 drop table ，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。

25、盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的數據超過1萬行，那麼就應該考慮改寫。

26、使用基於游標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基於集的解決方案來解決問題，基於集的方法通常更有效。

27、與臨時表一樣，游標並不是不可使用。對小型數據集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優於其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數據時。在結果集中包括“合計”的例程通常要比使用游標執行的速度快。如果開發時 間允許，基於游標的方法和基於集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。

28、在所有的存儲過程和觸發器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ，在結束時設置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執行存儲過程和觸發器的每個語句後向客戶端發送 DONE_IN_PROC 消息。

29、盡量避免向客戶端返回大數據量，若數據量過大，應該考慮相應需求是否合理。

30、盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。

MySQL數據庫 寫入大量數據如何實現

//最快的方法 10000記錄 23MS

public static void insert() {  

        // 開時時間  

        Long begin = new Date().getTime();  

        // sql前綴  

        String prefix = “INSERT INTO tb_big_data (count, create_time, random) VALUES “;  

        try {  

            // 保存sql後綴  

            StringBuffer suffix = new StringBuffer();  

            // 設置事務為非自動提交  

            conn.setAutoCommit(false);  

            // Statement st = conn.createStatement();  

            // 比起st，pst會更好些  

            PreparedStatement pst = conn.prepareStatement(“”);  

            // 外層循環，總提交事務次數  

            for (int i = 1; i = 100; i++) {  

                // 第次提交步長  

                for (int j = 1; j = 10000; j++) {  

                    // 構建sql後綴  

                    suffix.append(“(” + j * i + “, SYSDATE(), ” + i * j  

                            * Math.random() + “),”);  

                }  

                // 構建完整sql  

                String sql = prefix + suffix.substring(0, suffix.length() – 1);  

                // 添加執行sql  

                pst.addBatch(sql);  

                // 執行操作  

                pst.executeBatch();  

                // 提交事務  

                conn.commit();  

                // 清空上一次添加的數據  

                suffix = new StringBuffer();  

            }  

            // 頭等連接  

            pst.close();  

            conn.close();  

        } catch (SQLException e) {  

            e.printStackTrace();  

        }  

        // 結束時間  

        Long end = new Date().getTime();  

        // 耗時  

        System.out.println(“cast : ” + (end – begin) / 1000 + ” ms”);  

    }

MySQL插入百萬條數據對電腦有傷害嗎

有的。插入大量數據導致越來越慢甚至崩潰越來越慢說明執行當前的操作可能已經佔用了你大量的內存，數據庫本身執行操作越來越費力，電腦是在被搞得太忙了處理的事情太多，幾乎處理不過來了，這個時候顯然如果能釋放不需要的內存資源，或者提高數據庫本身處理數據的性能自然是最有效的提升方式。

MySQL如何快速插入大量數據

通過導入文件的方式插入，文件可以用其他方式先生成，比如使用java，來生成data1.txt，然後使用下面的sql語句：

load data local infile ‘d:/data1.txt’ replace into table hk_acinfo lines terminated by ‘\\r\\n’

使用這個方法，我插入過1千萬以上的數據，如果沒有網絡影響的話，每秒1M+/s的速度寫入，很快的