.Net Core导入千万级数据至Mysql数据库的实现方法

​最近在工作中，涉及到一个数据迁移功能，从一个txt文本文件导入到mysql功能。

数据迁移，在互联网企业可以说经常碰到，而且涉及到千万级、亿级的数据量是很常见的。大数据量迁移，这里面就涉及到一个问题：高性能的插入数据。

今天我们就来谈谈mysql怎么高性能插入千万级的数据。

我们一起对比以下几种实现方法：

前期准备订单测试表测试环境

操作系统：window 10 专业版

cpu：inter(r) core(tm) i7-8650u cpu @1.90ghz 2.11 ghz

内存：16g

mysql版本：5.7.26

实现方法：1、单条数据插入

这是最普通的方式，通过循环一条一条的导入数据，这个方式的缺点很明显就是每一次都需要连接一次数据库。

实现代码：

10万条测试耗时：

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上面的例子，我们是批量导入10万条数据，需要连接10万次数据库。我们把sql语句改为1000条拼接为1条，这样就能减少数据库连接，实现代码修改如下：

10万条测试耗时：

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通过优化后，原本需要10万次连接数据库，只需连接100次。从最终运行效果看，由于数据库是在同一台服务器，不涉及网络传输，性能提升不明显。

2、合并数据插入

在mysql同样也支持，通过合并数据来实现批量数据导入。实现代码：

10万条测试耗时：

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通过这种方式插入操作明显能够提高程序的插入效率。虽然第一种方法通过优化后，同样的可以减少数据库连接次数，但第二种方法：合并后日志量(mysql的binlog和innodb的事务让日志)减少了，降低日志刷盘的数据量和频率，从而提高效率。同时也能减少sql语句解析的次数，减少网络传输的io。

3、mysqlbulkloader插入

mysqlbulkloader也称为load data infile，它的原理是从文件读取数据。所以我们需要将我们的数据集保存到文件，然后再从文件里面读取。

实现代码：

10万条测试耗时：

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注意：mysql数据库配置需开启：允许文件导入。配置如下：

secure_file_priv=

性能测试对比

针对上面三种方法，分别测试10万、20万、100万、1000万条数据记录，最终性能入如下：

​

最后

通过测试数据看，随着数据量的增大，mysqlbulkloader的方式表现依旧良好，其他方式性能下降比较明显。mysqlbulkloader的方式完全可以满足我们的需求。

以上就是 core导入千万级数据至mysql数据库的详细内容，更多关于 core导入千万级数据至mysql的资料请关注其它相关文章！

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