大文件导入数据库实用技巧分享 (如何往数据库导入文件过大)
针对于各种应用场景中大量数据的导入问题，数据库的持久化存储及优化提升等问题考虑，很多数据库产品都支持了大文件导入技术。本文将结合实际的技术应用场景，为大家分享几种常用的大文件导入数据库的实用技巧。
一、数据分割法
当涉及非常大的文件导入到 MySQL 中时，传统的方法往往会导致内存溢出或者写磁盘出现其他问题。本文推荐使用数据分割法，将大文件分割成多个小文件来避免这种问题的发生。
数据分割法通常可以借助类库或者其他开源工具来完成，例如 Python 中的 pandas 库，可以使用 read_csv 函数来读取 CSV 格式文件，进行数据分块处理。此外，如果文件格式不是 CSV，读取的分块必须是有序的，否则不能确保导入于数据对应。
数据分割设定主要有两种：一个是标准分割，即每个小文件的数据条数都是固定的；另一个是按照数据的大小动态调整，使得每个小文件的大小相对均衡，例如 Python 中的 blockshaped 函数，可以将大文件分为相同大小的小块并返回一个包含这些块的 Numpy 数组。
二、MySQL Load Data 方式
使用 Load Data 方式可以使得大文件的导入操作变得非常简单，这同样避免了内存溢出和其他文件写入引起的问题。Load Data 方式的使用前提是你已经了解 MySQL 的基本结构和 load data 的语法格式，下面简单介绍其使用步骤：
1. 使用需求 SQL 语句创建新表，注意表的结构必须与导入的文件数据结构一致。
2. 确保文件的格式与 MySQL 所支持的格式一致，Load Data 方式可以支持的文件类型有 CSV、文本以及 XML 格式。
3. 检查文件中各种变量的赋值情况，包括分隔符、MySQL 服务器登录信息以及用于加载或导入到表中的列。
4. 通过 load data 语句加载数据并导入到 MySQL 表中。
如果你的文件是 CSV 格式的，且分割方式为普通分割，下面是一个简单的例子：
“`
LOAD DATA INFILE ” ~/Downloads/data.csv”
INTO TABLE your_table
FIELDS TERMINATED BY ‘,’
LINES TERMINATED BY ‘\n’
IGNORE 1 ROWS;
“`
该例子中，代码读取了文件 data.csv，并将数据存入表 your_table 中。同时，由于 data.csv 中之一行为标题，因此代码要忽略该行（IGNORE 1 ROWS）。
三、InnoDB 数据库引擎优化
在使用大文件导入数据库时，常常会涉及到一些数据库引擎的优化问题，对于 InnoDB 引擎，我们可以改变其缓冲区的大小来进行性能优化。
InnoDB 引擎的缓冲区大小的设置是通过配置文件 my.cnf 来进行，下面是一个示例 my.cnf 配置文件：
“`
[mysqld]
innodb_buffer_pool_size = 8G
innodb_log_buffer_size = 32M
innodb_file_per_table
innodb_log_file_size = 128M
“`
该配置文件设置了 InnoDB 的缓冲池为 8G，指定了 32M 的日志缓冲区并每表创建独立的存储文件，同时为日志文件指定了 128M 的大小。
由于 InnoDB 的缓冲池大小对性能影响非常大，因此要尽量设置为大于当前数据量的数量。请注意，InnoDB 的官网网站上提供了一些常用配置的参数建议。
四、使用 Index 和 Keys 优化
可以通过在数据导入前为表增加 Index 和 Keys 的方法来优化大文件导入数据库，这样可以加速数据的插入速度。当然，我们需要考虑当数据量非常大时，此方法的使用可能并不能使系统维持与良好的状态。
使用 Index 和 Keys 的优化操作，通常是在执行大量重复的数据的导入，将会出现强制实施主键和唯一性约束的情况下使用。这种情况下，MySQL 在执行时会检查每一行的输入数据是否存在 primary key 以及 unique constrnt 的重复项，而这种操作往往会导致很多浪费和延迟出现。
五、使用 No SQL 数据库
如果上述方法都无法解决大量数据的效率问题，可以考虑使用 No SQL 数据库来完成。No SQL 数据库具有分布式缓存、列存储、查询支持等功能，常被用于大数据的分布式存储和处理。
例如，Hbase 数据库是一个面向列的数据库，它的读写速度非常快，可以用于大量数据的快速导入操作。同时，Cassandra 数据库则支持大量的线性扩展，提供了多个副本以实现数据的高可用性和容错。
在大文件导入数据库的问题中，针对不同的数据规模和结构特点，我们可以借助于数据分割法、Load Data 方式、InnoDB 数据库引擎优化以及使用 Index 和 Keys 优化来实现性能的优化。另外，对于大数据导入的应用场景，使用 No SQL 数据库也成为了一个切实有效的解决方案。
