MySQL数据库 写入大量数据如何实现

//最快的方法 10000记录 23MS

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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");  

}

mysql大量数据更新采用什么样的方式比较好，20w条数据一次更新？

建缓冲区。比如其他类型的高速缓存（redis等）作为中间缓冲层。

数据的查询，更改首先在这个层处理，处理完再更新到对应的数据库。

注意额外增加锁，或者缓存机制防止缓存击穿，雪崩导致系统崩溃。

mysql 数据量超过百万后怎么处理

我们经常会遇到操作一张大表，发现操作时间过长或影响在线业务了，想要回退大表操作的场景。在我们停止大表操作之后，等待回滚是一个很漫长的过程，尽管你可能对知道一些缩短时间的方法，处于对生产环境数据完整性的敬畏，也会选择不做介入。最终选择不作为的原因大多源于对操作影响的不确定性。实践出真知，下面针对两种主要提升事务回滚速度的方式进行验证，一种是提升操作可用内存空间，一种是通过停实例，禁用 redo 回滚方式进行进行验证。

仔细阅读过官方手册的同学，一定留意到了对于提升大事务回滚效率，官方提供了两种方法：一是增加 innodb_buffer_pool_size 参数大小，二是合理利用 innodb_force_recovery=3 参数，跳过事务回滚过程。第一种方式比较温和，innodb_buffer_pool_size 参数是可以动态调整的，可行性也较高。第二种方式相较之下较暴力，但效果较好。

两种方式各有自己的优点，第一种方式对线上业务系统影响较小，不会中断在线业务。第二种方式效果更显著，会短暂影响业务连续，回滚所有没有提交的事务。

批量向MySQL导入1000万条数据的优化

1.用start transaction关闭mysql的自动提交，合理设置插入批量大小，不要一条数据提交一次。

2.修改表的存储引擎InnoDB为MyISAM。(因为InnoDB中存在redo log日志，每次更新表的结果先写入redo log中，等redo log满了之后再写入磁盘而这个过程是会停止其他所有的事务)

3.优化SQL(一条SQL语句插入多条数据)

4.尽量顺序插入(存储引擎底层采用的数据结构是B+tree索引，如果每次插入记录都在索引的最后面，索引的定位效率很高，并且对索引调整较小；如果插入的记录在索引中间，则需要维护B+tree并且索引定位效率会下降，数据量较大时会有频繁的磁盘操作)

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