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mysql导入数据库太慢

MySQL导入数据库太慢的原因可能有多种，下面是一些可能的解决方案：

数据库优化：确保数据库服务器的配置符合要求，并且使用合适的存储引擎。可以考虑使用InnoDB存储引擎，它在处理大量数据时效果较好。
数据分批导入：将大型数据库文件分成较小的批次进行导入，这样可以减少每批导入的数据量，提高导入速度。可以使用MySQL的命令行工具或其他导入工具来实现。
禁用或优化索引：在导入数据之前，暂时禁用数据库表的索引，导入完成后再重新启用。这样可以加快导入速度。如果禁用索引不可行，可以考虑优化索引结构，删除不必要的索引。
调整参数配置：调整MySQL服务器的参数配置，例如增大innodb_buffer_pool_size参数的值，提高缓冲池的大小，加快读写速度。
使用并行导入：MySQL 5.7及以上版本支持并行导入数据。可以使用LOAD DATA INFILE命令，并指定concurrent参数为AUTO，MySQL会自动根据系统资源和表结构进行并行导入。

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请注意，以上仅为解决问题的一般性建议和腾讯云产品推荐，具体操作和解决方案需要根据实际情况进行调整。

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有时候需要批量插入一批数据到数据库，有很多种办法，这里我用到过三种办法： 1、通过Excel直接生成insert语句 =CONCATENATE("insert into aisee_pingfen_fengcai...department,subject_n,teacher_name) values('",A1,"','",B1,"','",C1,"','",D1,"','",E1,"');") 参见：详情 2，通过直接导入...，然后python插入mysql #解析Excel import sys import os import MySQLdb import xlrd #解析Excel需要的库 #打开对应的Excel文件...#获取到数据就可以直接使用MySQLdb库调用插入语句进行数据插入操作了 4.pandas读取Excel文件，然后批量插入在这里插入代码片 5.使用Navicat等工具，直接将excel导入数据库...参考文章： python执行mysql CUID操作 python解析excel 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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