前言：

日常学习和工作中，经常会遇到导数据的需求。比如数据迁移、数据恢复、新建从库等，这些操作可能都会涉及大量数据的导入。有时候导入进度慢，电脑风扇狂转真的很让人崩溃，其实有些小技巧是可以让导入更快速的，本篇文章笔者会谈一谈如何快速的导入数据。

注：本篇文章只讨论如何快速导入由逻辑备份产生的SQL脚本，其他文件形式暂不讨论。

1.尽量减小导入文件大小

首先给个建议，导出导入数据尽量使用MySQL自带的命令行工具，不要使用Navicat、workbench等图形化工具。特别是大数据量的时候，用MySQL自带的命令行工具导出和导入比用Navicat等图形化工具要快数倍，而且用Navicat等图形化工具做大数据量的操作时很容易卡死。下面简单介绍下怎么用MySQL自带的命令行工具做导入导出。

# 导出整个实例
mysqldump -uroot -pxxxxxx --all-databases > all_database.sql

# 导出指定库
mysqldump -uroot -pxxxxxx --databases testdb > testdb.sql

# 导出指定表
mysqldump -uroot -pxxxxxx testdb test_tb > test_tb.sql

# 导入指定SQL文件 （指定导入testdb库中）
mysql -uroot -pxxxxxx testdb < testdb.sql

导入的SQL脚本内容大多是先建库建表，然后插入数据，其中耗时最长的应该是insert插入数据了。为了减小文件大小，推荐使用扩展插入方法，即多行一起批量insert，类似这样：insert into table_name values (),(),(),...,(); 。使用扩展插入比一条条插入，文件大小要小很多，插入速度要快好几倍。使用mysqldump导出的文件默认是使用批量插入的方法，导出时可使用--skip-extended-insert 参数改为逐条插入。下面以一张一千万的数据表为例，测试下不同方式导出的文件插入时的速度。

上图可以看出，使用扩展插入的SQL脚本导入大概需要10分钟左右，而一条条插入的SQL脚本导入时间过长，大概1个小时仍然没有导完，一个2个多G的文本导入一个多小时仍未结束，等不及的笔者就手动取消了"htmlcode">

# 1.进入MySQL命令行 临时修改这两个参数
set global innodb_flush_log_at_trx_commit = 2;
set global sync_binlog = 2000;

# 2.执行SQL脚本导入
mysql -uroot -pxxxxxx testdb < testdb.sql

# 3.导入完成 再把参数改回来
set global innodb_flush_log_at_trx_commit = 1;
set global sync_binlog = 1;

还有另外一种场景是你的需求是新建从库，或者是不需要产生binlog，这时候导入SQL脚本时可以设置暂时不记录binlog，可以在脚本开头增加 set sql_log_bin=0; 然后再执行导入，这样速度会进一步加快。如果你的MySQL实例没有开启binlog则不需要再执行该语句了。

总结：

本篇文章主要介绍快速导入数据的方法，可能还有其他方法快速导入数据，比如load data或者写程序多线程插入。本文中介绍的方法只适合手动导入SQL脚本，下面总结下本文中提到的方法。

1. 使用MySQL自带的命令行工具进行导出导入。
2. 使用扩展插入方法，一个insert对于多个值。
3. 临时修改innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog参数。
4. 关闭binlog或者临时不记录binlog。
   

其实还有一些其他方案，比如先不创建索引，插入数据后再执行添加索引操作；或者先将表改为MyISAM或MEMORY引擎，导入完成后再改为InnoDB引擎。不过这两种方法实施起来较为麻烦且不知效果如何。以上方法只是笔者依据个人经验总结得出，可能不太全面，欢迎各位补充哦。

以上就是MySQL如何快速导入数据的详细内容，更多关于MySQL导入数据的资料请关注其它相关文章！