mysql load data csv_MySQL LOAD DATA INFILE—从文件（csv、txt）批量导入数据

最近做的项目，有个需求(从Elastic Search取数据，业务运算后)，每次要向MySQL插入1300万条数据左右。最初用MySQL的executemany()一次插入10000条数据，统计的时间如下：

如上，插入时间由于系统的IO变化，会有波动，最快在4秒左右。

后改为"load data infile"大概，10万条数据平均1秒~1.5秒，实际的代码示例如下：

query = "LOAD DATA INFILE '/var/lib/mysql-files/es.csv' INTO TABLE g_visit_relation_asset_temp FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' IGNORE 1 LINES \

(srcip, srcport, dstip, dstport, l7p, @dummy, cnt, @dummy, cnt_date)"mysqlcur.execute(query)

mysqlconn.commit()

说明：

(1)MySQL需要开启对"load data inflie"的权限支持

mysqlcur.execute("SET GLOBAL local_infile = 1")

(2)需要对mysql文件目录(笔者： “/var/lib/my-files/”)具有管理员的权限(查看mysql路径，用“locate mysql”)

如果没有的话，可以指定本地路径(速度大概要慢%20)，需要加上关键字"local"即：LOAD DATA LOCAL

(3)Concurrency支持

如果默认是 LOW_PRIORITY，则LOAD DATA要等其它客户端读完了，才能开始写入。加上“Concurrency ”可以在读的同时支持写入，不过速度会稍微下降一点，笔者测试环境影响不大

(4)IGNORE 1 LINES (跳过第一行)

笔者通过python pandas to_csv()导出的csv是带标题的，如下：

不需要标题导入到数据库，就跳过嘛

(5)@dummy ，通过占位符，跳过不需要的数据

导入到表的column顺序必须和文件保持一致，通过@dummy可以跳过不需要的column(示例跳过totoal_flow_size 和 direction)

(6)character set 指定字符集

对于汉字，你需要加上 character set utf8

(8)分隔符及换行符

以“，“作为分隔符，以“\n"作为换行符： FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n'

其他性能优化相关(Only forMyISAM)：

通过设置隔离级别、去除索引检查、唯一性检查等提高速度(分session和global级别)提高写入速度，插入之前，设置如下配置：

mysqlcur.execute("SET SESSION FOREIGN_KEY_CHECKS = 0")

mysqlcur.execute("SET SESSION UNIQUE_CHECKS = 0")

mysqlcur.execute("SET SESSION tx_isolation='READ-UNCOMMITTED'")

mysqlcur.execute("SET SESSION sql_log_bin = 0")

Loda data infile 完了再改回去，如下：

mysqlcur.execute("SET SESSION FOREIGN_KEY_CHECKS = 1")

mysqlcur.execute("SET SESSION UNIQUE_CHECKS = 1")

mysqlcur.execute("SET SESSION tx_isolation='REPEATABLE-READ'")

mysqlcur.execute("SET SESSION sql_log_bin = 1")

“DISABLE KEYS” 然后“ENABLE KEYS”，笔者实际测试没什么用，只是导入数据更快，总的时间并没有提升。区别在于：一个是插入一条，创建一个索引；一个是全部导入完了后，再一次创建所有索引。

引用：

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