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shell 怎么造mysql 的大量数据
若要将大量的数据值插入到数据库的一个或多个表中，使用insert into语句来实现将是一项无聊的工作。
1、LOAD DATA通过读取本地文件系统上的文件，可以将大量数据添加到数据库中。
mysql LOAD DATA INFILE ‘datafile.txt’ INTO TABLE db2.table_name;
mysql LOAD DATA INFILE ‘datafile.txt’ INTO TABLE db2.table_name FIELDS TERMINATED BY ‘,’ OPTIONALLY ENCLOSED BY ‘”‘;
mysql load data infile “file.txt” into table table_name fields terminated by ‘t’ (sid,name);
2、还有一个mysqlimport命令可以批量增加，mysqlimport直接从文件读取批量数据。它相当于LOAD DATA语句的一个接口。
mysqlimport可以自动生成一个LOAD DATA语句，该语句把filename.txt文件中的数据装入table_name表中。
mysqlimport根据文件名导入表名，即将文件名第一个圆点前的所有字符作为表名。例如，文件class.txt被装入class表中。
例如：
mysqlimport -L -uroot -proot db01 table_name.txt；
mysqlimport -local table_name filename.txt；
3、datafile.txt内容：
“1”,”a string”,”100.20″
“2”,”a string containing a , comma”,”102.20″
“3”,”a string containing a ” quote”,”102.20″
“4”,”a string containing a ”, quote and comma”,”102.20″
4、假如你有x表，导入了一个y表，将y表数据插入x表：
insert into x select * from y;
如何向mysql数据库中导入大批量数据？
导入时把生成索引给关掉,应该能快一点.
不要一边导入一边建立索引.
8G数据,应该也不那么慢了.
把sql语句文件读取出一部分看看,建表语句中,应当有建立索引的部分,删掉它!
只做建表和插入数据两件事.
还有,看看数据库有没有外键?
尽量在插入数据过程中去掉外键关联.
等数据插入完成之后再加索引和外键,应该能提高很多读写性能.
截取一部分数据,例如100Mb.
插入一下试试,可以预先对整体时间有一个预期.
还有,真的要弄台好点的电脑,或者去借一台,等把数据导入完成之后,把msyql的库文件直接复制出来放自己机器上跑就好.
emm..
再追加点信息,要先搞明白,sql原文件里,到底都执行了哪几类操作?
可能需要你用c之类写点小工具,或者别的什么语言,分块读取并处理文件.
8G..
嗯,还好.
现在内存都够大,否则你都没法直接用软件打开了.
只有8G也可以直接用软件打开看.
停掉索引真的可以大幅度加快插入数据的速度.
建议试一试!
MySQL数据库 写入大量数据如何实现
//最快的方法 10000记录 23MS
public static void insert() {
// 开时时间
Long begin = new Date().getTime();
// sql前缀
String prefix = "INSERT INTO tb_big_data (count, create_time, random) VALUES ";
try {
// 保存sql后缀
StringBuffer suffix = new StringBuffer();
// 设置事务为非自动提交
conn.setAutoCommit(false);
// Statement st = conn.createStatement();
// 比起st，pst会更好些
PreparedStatement pst = conn.prepareStatement("");
// 外层循环，总提交事务次数
for (int i = 1; i = 100; i++) {
// 第次提交步长
for (int j = 1; j = 10000; j++) {
// 构建sql后缀
suffix.append("(" + j * i + ", SYSDATE(), " + i * j
* Math.random() + "),");
}
// 构建完整sql
String sql = prefix + suffix.substring(0, suffix.length() - 1);
// 添加执行sql
pst.addBatch(sql);
// 执行操作
pst.executeBatch();
// 提交事务
conn.commit();
// 清空上一次添加的数据
suffix = new StringBuffer();
}
// 头等连接
pst.close();
conn.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
// 结束时间
Long end = new Date().getTime();
// 耗时
System.out.println("cast : " + (end - begin) / 1000 + " ms");
}