MySql快速插入千万级大数据的方法示例

在数据分析领域，数据库是我们的好帮手。不仅可以接受我们的查询时间，还可以在这基础上做进一步分析。所以，我们必然要在数据库插入数据。在实际应用中，我们经常遇到千万级，甚至更大的数据量。如果没有一个快速的插入方法，则会事倍功半，花费大量的时间。

在参加阿里的天池大数据算法竞赛中（流行音乐趋势预测），我遇到了这样的问题，在没有优化数据库查询及插入之前，我花了不少冤枉时间，没有优化之前，1500万条数据，光插入操作就花费了不可思议的12个小时以上（使用最基本的逐条插入）。这也促使我思考怎样优化数据库插入及查询操作，提高效率。

在不断优化过程中，性能有大幅提升。在按时间序列从数据库查询并汇总生成2万6000多首歌曲的下载，播放，收藏数过程中，通过查询生成的操作速度提高从预估的40多小时降低到一小时多。在数据库插入方面，性能得到大幅提升；在新的数据集上测试，5490万+的数据，20分钟完成了插入。下面分享一下我的心得。

优化过程分为2步。第一步，实验静态reader从CSV文件读取数据，达到一定量时，开始多线程插入数据库程序；第二步，使用mysq批量插入操作。

第一步，读取文件，开始插入多线程

在这里，达到一定量的量是个需要斟酌的问题，在我的实验中，开始使用100w作为这个量，但是出现了新的问题，Java 堆内存溢出，最终采用了10W作为量的标准。

当然，可以有其他的量，看大家自己喜欢那个了。

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
import preprocess.ImportDataBase;
 
public class MuiltThreadImportDB {
 
 /**
  * Java多线程读大文件并入库
  * 
  * @param args
  */
 private static int m_record = 99999;
 private static BufferedReader br = null;
 private ArrayList<String> list;
 private static int m_thread = 0;
 static {
 try {
  br = new BufferedReader(
  new FileReader(
  "E:/tianci/IJCAI15 Data/data_format1/user_log_format1.csv"),8192);
 
 } catch (FileNotFoundException e) {
  e.printStackTrace();
 }
 try {
  br.readLine(); // 去掉CSV Header
 } catch (IOException e) {
  e.printStackTrace();
 }
 }
 
 public void start() {
 String line;
 int count = 0;
 list = new ArrayList<String>(m_record + 1);
 synchronized (br) {
  try {
 while ((line = br.readLine()) != null) {
  if (count < m_record) {
 list.add(line);
 count++;
  } else {
 list.add(line);
 count = 0;
 Thread t1 = new Thread(new MultiThread(list),Integer.toString(m_thread++));
 t1.start();
 list = new ArrayList<String>(m_record + 1);
  }
 }
 
 if (list != null) {
  Thread t1 = new Thread(new MultiThread(list),Integer.toString(m_thread++));
  t1.start();
 }
  } catch (IOException e) {
 e.printStackTrace();
  }
 }
 }
 
 public static void main(String[] args) {
 new MuiltThreadImportDB().start();
 } 
} 

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