大数据导入 MySQL 超大 SQL 文件不发愁

精简大法：优化 MySQL 超大 SQL 文件导入

序言

MySQL 的超大 SQL 文件导入无疑是数据库管理的一大挑战。盲目操作不但浪费时间，还会导致各种错误和中断。不过，掌握科学的方法，就能将这道难题轻松化解。

一、优化策略：锦上添花

1. 文件切割：化整为零

别小看文件切割，合理的分配任务事半功倍。将文件分割成 1GB 左右的小块，既能保持导入效率，又不会压垮内存。

2. Shell 与 MySQL：强强联合

Shell 命令行的并行处理能力与 MySQL Source 的快速导入功能堪称绝配。这套组合技能带来 20%-30% 的提速，让数据导入如虎添翼。

3. 缓存与多 CPU：锦上添花

虽然增加 CPU 数量和缓存大小对导入速度的影响有限，但若有余力，不妨锦上添花。不过，别在这方面耗费太多精力，不如把重点放在更有效的方法上。

4. 错误处理：重视细节

忽略 SQL_MODE 设置和 autocommit 等优化措施，可能会导致导入过程中大量错误，从而降低导入速度。因此，时刻关注错误，及时发现并解决，才能确保导入顺利进行。

5. Shell 强制导入：一往无前

在使用 Shell 命令行导入数据时，加上 --force 参数，可以强制导入，即使遇到错误也不会中断进程。这招能有效提高导入效率。

6. 专注任务：避免争抢

同时执行多个大任务，可能会引发资源争夺，导致导入速度下降。所以，在导入大型 SQL 文件时，务必专注于单一任务，杜绝其他干扰。

二、优化案例：立竿见影

案例一：海量数据导入挑战

某公司需要将数百万条数据从 CSV 文件导入 MySQL 数据库。传统方法效率低下，耗时漫长。

解决方案：文件切割，分而治之

采用分治策略，将 CSV 文件切割成多个小文件，再用 Shell 命令行和 MySQL Source 命令并行导入数据。这种方法大幅提高了导入速度，大大缩短了导入时间。

案例二：错误频出，导入中断

另一家公司在导入数据时，遇到了大量错误，导致导入过程不断中断，严重影响工作进度。

解决方案：重视错误，逐一排查

仔细检查 SQL_MODE 设置和 autocommit 选项，发现这些设置导致了数据导入错误。通过调整这些设置，错误数量大幅减少，导入过程顺利完成。

结语

通过对 MySQL 超大 SQL 文件导入过程的深入剖析，我们发现优化导入策略和重视导入过程中的错误是关键。遵循这些原则，再结合合理的资源配置，就能让数据导入不再是难题。

常见问题解答

Q1：文件切割的最佳大小是多少？
A1：建议将文件切割至 1GB 左右，既能保证导入效率，又能避免内存占用过大。

Q2：Shell 命令行和 MySQL Source 命令如何配合使用？
A2：使用 Shell 命令行并行导入多个文件，再使用 MySQL Source 命令将数据导入到数据库中。

Q3：哪些错误会影响导入速度？
A3：忽略 SQL_MODE 设置和 autocommit 等优化措施可能会导致大量错误，从而降低导入速度。

Q4：强制导入是否会导致数据丢失？
A4：不会，强制导入只是忽略错误，不会导致数据丢失。

Q5：如何避免导入过程中的资源争夺？
A5：在导入大型 SQL 文件时，专注于单一任务，避免同时执行其他大任务。

代码示例

Shell 命令行并行导入：

parallel --jobs 4 --halt now,fail=1 --line-buffer "mysql -u root -p -h localhost --local-infile=1 < {}" ::: file1.sql file2.sql file3.sql

MySQL Source 命令导入：

LOAD DATA INFILE 'data.csv'
INTO TABLE my_table
FIELDS TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\n'
IGNORE 1 ROWS;