接上文，本次在较高性能的X86物理机上，做真实生产环境的大数据量导入测试。 一、测试环境 ■ CPU是24核，每核2线程，即48CPU $ lscpu Architecture: x86_64 CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit Byte Order: Little Endian CPU(s): 48 On-line CPU(s) list: 0-47 Thread(s) per core: 2 Core(s) per socket: 12 座： 2 NUMA 节点： 2 厂商 ID： G…

接上文，继续测试3000万条记录快速导入数据库。 一、导入前1000万条数据 清库、建库、新建表结构、导入前1000万条数据，结果： ■ 1000万行，有2索引导入耗时：16分钟 Query OK, 9999966 rows affected, 5920 warnings (16 min 12.95 sec) Records: 9999966 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 5920 可见，导入千万条数据，性能下降明显。 二、导入前2000万条数据 清库、建库、新建表结构、导入前20…

对于传统的关系数据库如oracle，在大量数据导入方面的效率，我们一般有一个大概的认知，即1分钟以内可以导入千万条数据，而对于MySQL数据库，普遍观点以为性能相对较差，尤其时对于千万级别的数据量，几十分钟、几个小时，都是可能的。是否如此，本文会给出答案。 在普遍去IOE的今天，最难的去O也已经势在必行，所以探讨测试一下MySQL的大数据量导入非常有必要。事实上我们的各个新建项目由于采用了MySQL数据库，在备份恢复时，便会面临大量数据的逻辑导出与导入需求。 恰好笔者手头有一个3000多万行的数据记录，SQL文本格…

在一个低配MySQL数据库（笔记本电脑虚机环境，虚机配置2CPU/3G内存），在3000万级别的大量数据LOAD DATA方式导入时，坚持一小时后，终于被KO了，甚至没写下任何有用的日志，只是在操作界面报错： ERROR 2013 (HY000): Lost connection to MySQL server during query 再次重启，漫长的半小时时间，遇见这个activating状态： [root@node1:1 ~]# systemctl status mysql ● mysql.service -…