MySQL大批量数据保存技术实战（c mysql批量保存）

MySQL大批量数据保存技术实战

在进行大批量数据保存时，MySQL的性能表现往往会成为限制因素，常见的问题包括导入速度慢、SQL执行时间长、服务器资源占用高等。本文将介绍一些MySQL大批量数据保存的技术实战，一方面可以提高MySQL的性能表现，另一方面也能避免一些常见的问题。

一、使用LOAD DATA导入数据

LOAD DATA是MySQL提供的一个高效的数据导入工具，相对于INSERT语句，LOAD DATA可以减少服务器对每条数据的重复解析和解释的计算量，从而提高数据导入的速度。另外，LOAD DATA也支持文件格式转换，可以将其它类型的文件(如文本文件)导入MySQL中。

使用LOAD DATA时需要注意的事项：

1.确保导入的数据格式与目标表的格式一致，以避免导致数据不准确。

2.在导入数据前先关闭索引，导入完后再开启，可以提高数据导入速度。

代码示例：

“`sql

–关闭索引

ALTER TABLE table_name DISABLE KEYS;

–导入数据

LOAD DATA INFILE ‘data_file.csv’ INTO TABLE table_name FIELDS TERMINATED BY ‘,’ LINES TERMINATED BY ‘\n’;

–开启索引

ALTER TABLE table_name ENABLE KEYS;

二、使用批量INSERT语句

批量INSERT语句是指将多条INSERT语句打包批量执行，以减少SQL执行的次数，从而提高SQL执行效率，减轻服务器的负载。

一般情况下，批量INSERT的优化建议如下：

1.尽量调整每次执行INSERT的数据量。一般情况下，批量INSERT的数据量建议在1000条到10000条之间，具体根据实际情况而定。

2.开启事务。开启事务可以避免在批量INSERT过程中因为意外情况而导致数据不一致。如果在执行批量INSERT之前已经有开启的事务，则可以直接在事务中执行批量INSERT语句，否则需要先开启一个新的事务。

3.使用预处理语句。预处理语句可以将SQL语句的编译和解析过程只执行一次，然后可以复用多次，从而提高SQL语句的执行效率。

代码示例：

```python
#使用Python的MySQL驱动库pymysql,执行批量INSERT示例
import pymysql

db = pymysql.connect("localhost", "root", "password", "testdb", charset='utf8')  #连接数据库
cursor = db.cursor()
datalist = [(1, "Tom", 20, "male"), (2, "Jerry", 18, "female"), (3, "Mike", 21, "male")]
#准备批量INSERT的数据
try:
    #开启事务
    db.begin()
    #预处理INSERT语句
    insert_sql = "INSERT INTO student (id, name, age, gender) VALUES (%s, %s, %s, %s)"
    #执行批量INSERT
    cursor.executemany(insert_sql, datalist)
    #提交事务
    db.commit()
    print("Insert success!")
except Exception as e:
    #ROLLBACK事务
    db.rollback()
    print("Insert fled! Error message: ", e)
db.close()

三、使用多线程技术

在进行大批量数据保存时，服务器的资源占用量较高，可能会造成服务器的负载过大，从而导致性能下降。为了避免这种情况，我们可以使用多线程技术，将批量保存的任务分配给多个线程并行执行，从而提高数据保存的效率，减轻服务器的负载。

多线程的具体实现方式，可以使用Python的threading库或者Java的Thread类等多线程技术来实现。在具体实现过程中，需要注意线程间的同步和互斥，避免线程间的竞争和冲突。

代码示例：

“`python

#使用Python的threading库，实现多线程并发执行批量INSERT示例

import threading

import pymysql

db = pymysql.connect(“localhost”, “root”, “password”, “testdb”, charset=’utf8′) #连接数据库

datalist = [(1, “Tom”, 20, “male”), (2, “Jerry”, 18, “female”), (3, “Mike”, 21, “male”)]

#准备批量INSERT的数据

class InsertThread(threading.Thread):

def __init__(self, datalist):

super().__init__()

self.datalist = datalist

def run(self):

try:

cursor = db.cursor()

#开启事务

db.begin()

#预处理INSERT语句

insert_sql = “INSERT INTO student (id, name, age, gender) VALUES (%s, %s, %s, %s)”

#执行批量INSERT

cursor.executemany(insert_sql, self.datalist)

#提交事务

db.commit()

print(self.getName(), “Insert success!”)

except Exception as e:

#ROLLBACK事务

db.rollback()

print(self.getName(), “Insert fled! Error message: “, e)

threads = []

#创建10个线程

for i in range(10):

thread = InsertThread(datalist)

threads.append(thread)

#开启线程并等待线程执行完毕

for t in threads:

t.start()

for t in threads:

t.join()

db.close()

本文介绍了MySQL大批量数据保存的技术实战，包括使用LOAD DATA导入数据、使用批量INSERT语句、使用多线程技术等。通过这些技术实践，可以提高MySQL的性能表现，避免一些常见的问题，从而更好地应对大批量数据保存的场景。