考虑并发写入问题，单表并发写入5K TPS已较高，对于并发写多个表的情况，需优化存储结构与数据库配置，如使用分库分表策略，以分散写入压力。数据切分为100个文件，利于并行读取与写入，确保每个文件对应单表，并按顺序读写以提升性能。使用Java NIO进行高效文件读取，结合BufferedReader逐行读取文件内容，避免...
mysql快速插入大量数据的方法有哪些？
导入10亿条数据至MySQL数据库，需考虑数据规模、存储限制、数据顺序、重复性、数据库选择与性能优化。以下策略综合考虑了性能、并发与数据一致性：
首先明确数据规模与存储结构。10亿条数据若每条1KB，需931GB空间。考虑数据格式、是否有序及重复性，选择合适的数据表结构与导入策略。
MySQL单表存储限制在2000万条数据以内，超过此数将导致性能下降。因此，将10亿数据分散至100张表，每表约百万条数据，可有效避免单表性能瓶颈。
为提高批量写入效率，采用批量写入方式，每批100条数据，以减少数据库写入压力。利用MySQL事务特性，保证批量操作的原子性。
考虑并发写入问题，单表并发写入5K TPS已较高，对于并发写多个表的情况，需优化存储结构与数据库配置，如使用分库分表策略，以分散写入压力。
数据切分为100个文件，利于并行读取与写入，确保每个文件对应单表，并按顺序读写以提升性能。
使用Java NIO进行高效文件读取，结合BufferedReader逐行读取文件内容，避免内存溢出问题。
导入过程中，通过文件后缀+行号作为记录唯一标识，确保数据有序，同时利用主键ID实现幂等性，避免重复写入。
引入Redis记录任务进度，配合数据库binlog消费，确保任务的可靠性和一致性，防止任务中断后的数据重复或缺失。
为控制并发度，利用Redis信号量实现任务抢占与并发限制，通过Zookeeper+curator选举主节点，优化任务调度流程，减少并发冲突。
最后，持续测试与调整数据库批量插入阈值，以及分库分表策略，以达到最佳性能，考虑不同存储类型（如SSD与HDD）的差异性，灵活调整系统配置。
综上，导入大量数据至MySQL数据库的关键在于合理规划数据存储与导入策略，兼顾性能、并发与数据一致性，通过细致的测试与优化，实现高效稳定的数据导入。2024-11-04
