批量导入mysql

基础概念

批量导入MySQL是指将大量数据一次性导入到MySQL数据库中的过程。相比于逐条插入数据，批量导入可以显著提高数据导入的效率。

优势

1. 效率高：批量导入可以减少与数据库的交互次数，从而大大提高数据导入的速度。
2. 减少资源消耗：由于交互次数减少，数据库服务器的CPU和内存消耗也会相应降低。
3. 错误处理方便：在批量导入过程中，可以一次性处理多个错误，而不是逐条处理。

类型

1. 使用SQL文件：将多个SQL语句写入一个文件，然后通过source命令或mysql客户端工具执行该文件。
2. 使用CSV文件：将数据保存为CSV格式，然后使用LOAD DATA INFILE语句导入。
3. 使用编程语言：通过编程语言（如Python、Java等）连接数据库并执行批量插入语句。

应用场景

1. 数据迁移：将数据从一个数据库迁移到另一个数据库。
2. 数据初始化：在系统上线前，需要初始化大量的基础数据。
3. 数据备份与恢复：将数据导出为CSV文件或其他格式，以便后续恢复。

常见问题及解决方法

1. 导入速度慢

原因：可能是由于网络延迟、数据库服务器性能不足或导入数据量过大导致的。

解决方法：

• 优化网络环境，减少网络延迟。
• 提升数据库服务器的性能，如增加CPU、内存等资源。
• 分批次导入数据，避免一次性导入过多数据。

2. 导入过程中出现错误

原因：可能是由于数据格式不正确、SQL语句错误或数据库约束冲突等原因导致的。

解决方法：

• 在导入前对数据进行校验，确保数据格式正确。
• 使用TRY...CATCH语句捕获并处理错误。
• 根据错误提示，修改SQL语句或调整数据库约束。

3. 导入后数据不一致

原因：可能是由于并发问题、事务处理不当或数据源不一致等原因导致的。

解决方法：

• 使用事务控制，确保数据的一致性。
• 在导入前对数据源进行校验，确保数据源的一致性。
• 使用锁机制或其他并发控制手段，避免并发问题。

示例代码（使用Python批量导入CSV文件）

import mysql.connector
import csv

# 连接数据库
cnx = mysql.connector.connect(user='username', password='password',
                              host='hostname', database='database_name')
cursor = cnx.cursor()

# 打开CSV文件
with open('data.csv', 'r') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    next(reader)  # 跳过标题行
    for row in reader:
        # 构造插入语句
        insert_stmt = "INSERT INTO table_name (column1, column2, column3) VALUES (%s, %s, %s)"
        cursor.execute(insert_stmt, row)

# 提交事务
cnx.commit()

# 关闭连接
cursor.close()
cnx.close()

参考链接

• MySQL官方文档 - LOAD DATA INFILE
• Python MySQL Connector官方文档