MySQL处理海量数据导入方法研究（mysql海量数据导入）

随着大数据时代的到来，数据越来越大，对MySQL数据处理海量数据导入的问题就显得比较突出，为了高效处理，本文将介绍MySQL处理海量数据导入的方法及研究。

首先，MySQL处理海量数据导入有以下几种常见方法：SQL文件导入、可以按进程分解插入的方法以及加快导入的方法。分别来看：

1. SQL文件导入

SQL文件导入是将多个SQL文件导入到MySQL中，然后一次性执行这些文件以导入海量数据。不过，这种方法的缺点就在于太耗时了，当文件数据较大时，该方法的性能会降低，而且也无法控制每次插入的量，所以处理海量数据时该方法是很不现实的。

2. 可以按进程分解插入的方法

可以按进程分解插入的方法即在MySQL中，使用多进程将数据按照不同的模块进行分组，然后启动多个线程以便将数据按模块依次写入。这样就可以大大减少插入所用的时间，而且还能控制每次写入的数量，从而大大提高处理海量数据的效率。

3. 加快导入的方法

另外，还有一种加快MySQL数据导入的方法，即通过在MySQL环境上增加机器配置，比如添加内存或CPU等，以提高MySQL导入数据的速度。

总结：上述就是MySQL处理海量数据导入常用方法的研究，从中可以看出，使用多进程来按模块分解数据插入是一个比较适用的方案，从而可以有效的提高插入的效率。另外，还可以预先添加机器配置来加快导入的效率。

考虑到实践性，特别将以上思路以代码的形式展示如下：

// 设置文件加载路径

$filePath = ‘/data.sql’;

// 开启多进程

$pm = new \swoole\process(function ($p) use ($filePath) {

// 加载指定文件

$p->exec($filePath, [‘-uroot’, ‘-p123456’]);

// 执行脚本

$p->exec(‘mysql’, [‘-uroot’, ‘-p123456’]);

}, false);

$pm->start();

// 增加机器配置

if ($pm->run()) {

list($cpurate,$pSize,$memSize) = sysconf(‘sched’);

swoole_set_process([

‘worker_num’ => $cpurate,

‘max_request’ => $pSize,

‘max_coroutine’ => $memSize,

]);

$pm->start();

}

// 完成后，关闭进程

$pm->wait();

综上所述，MySQL处理海量数据导入的方法有SQL文件导入、可以按进程分解插入的方法以及加快导入的方法，在处理海量数据的场景中，比较适合使用可以按进程分解插入的方法，并可以按需添加机器配置来加快执行效率。