使用MySQL LOAD DATA INFILE并优化配置可显著提升导入速度。首先关闭唯一性检查和外键约束（SET unique_checks=0, foreign_key_checks=0），导入后恢复；增大innodb_log_buffer_size至256M并调整innodb_log_file_size至1G～2G以减少I/O；设置autocommit=0实现批量提交；合理配置innodb_buffer_pool_size为物理内存的50%～70%。其次优化表结构：导入前删除非主键索引，导入完成后再重建；空表建议先加载数据再创建索引；确保使用InnoDB引擎并启用innodb_flush_method=O_DIRECT。执行LOAD DATA时使用LOCAL关键字，明确指定FIELDS TERMINATED BY、LINES TERMINATED BY等格式参数；对超大文件可拆分并并行导入，注意控制并发避免锁争用。对于mysqlloader类工具，应采用批量插入而非逐行INSERT，优先使用multi-value INSERT或LOAD DATA；利用MySQL Shell的util.importTable支持多线程导入；控制并发线程在4～8个，避免资源竞争。综合上述策略可大幅缩短百万至亿级数据导入时间至分钟级。
使用 MySQL LOAD DATA INFILE 是批量导入数据最快的方式之一。但默认配置下性能可能未达最优，通过合理调优可显著提升加载速度。以下从多个维度介绍如何加速 MySQL 数据加载及 mysqlloader 类工具的性能优化策略（如使用 MySQL Workbench 的 Table Data Export and Import Wizard 或第三方 Loader 工具）。
1. 优化 MySQL 配置参数
调整数据库服务端参数能极大影响导入效率：
-
关闭唯一性检查和外键约束：在大批量导入前临时关闭，导入完成后再开启。
SET unique_checks = 0;
导入后记得恢复：
SET foreign_key_checks = 0;SET unique_checks = 1;
SET foreign_key_checks = 1; -
增大日志缓冲区：提高
innodb_log_buffer_size可减少磁盘 I/O。innodb_log_buffer_size = 256M
-
调整日志文件大小：适当增大
innodb_log_file_size（例如 1G～2G），减少 checkpoint 频率。 -
禁用自动提交：使用事务批量提交，比如每 10,000 行提交一次。
SET autocommit = 0;
-
增加缓冲池大小：设置
innodb_buffer_pool_size为物理内存的 50%～70%，加快索引构建。
2. 优化表结构与索引策略
表设计直接影响加载性能：
- 如果目标表已有大量数据，建议先删除非主键索引，等数据导入完成后再重建。索引越多，插入越慢。
- 对于空表导入，可以在数据加载后再创建索引，InnoDB 对空表建索引比边插边建快得多。
- 确保表使用 InnoDB 引擎，并启用
innodb_flush_method=O_DIRECT减少双重缓存开销。
3. 提高 LOAD DATA 执行效率
正确使用 LOAD DATA INFILE 语法和环境设置：
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下载
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- 使用本地文件时加上
LOCAL关键字：LOAD DATA LOCAL INFILE '/path/data.csv' INTO TABLE t ...
- 指定字段分隔符、换行符等格式信息，避免解析错误：
FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '"' LINES TERMINATED BY '\n'
- 若数据量极大，可考虑将大文件拆分为多个小文件，并并行导入不同分片（注意表锁问题）。
- 确保 MySQL 服务器和客户端之间的网络延迟低，尤其是使用远程连接时。
4. 使用 mysqlloader 工具或脚本的优化建议
所谓“mysqlloader”通常指代自动化导入工具或脚本（如 Python + pymysql/MySQLdb、mydumper/loader、MySQL Shell 等）：
- 采用批量插入模式，每批次包含数千到数万条记录，避免单条 INSERT。
- 使用 multi-value INSERT 或 LOAD DATA 替代逐行插入。
- 控制并发线程数，一般 4～8 个并发任务即可达到磁盘 I/O 上限，过多反而造成竞争。
- 利用 MySQL Shell 的 parallel import utility（如 util.importTable）支持多线程导入 CSV。
util.importTable("file.csv", {schema: "test", table: "t"})
基本上就这些关键点。实际调优需结合硬件配置、数据规模和业务场景综合判断。重点是减少日志写入、延迟索引维护、批量处理和合理资源配置。只要按上述方法操作，百万级甚至上亿行数据导入也能在分钟级完成。
