对之前所涉及的mysql进行批量数据的导入简单的进行了下总结，我的项目数据规模一般在1千万到2.5千万。
通过项目与网上的资料，影响批量导入性能的主要因素大致有以下几点：
1.采用单insert 多 values 方式进行插入替代多个insert，可以减少网络传输次数，同时提高了mysql端日志的处理速度，影响较大。
2.在事务层进行批量导入，而不是service层，换句说，通过事务进行处理。
3.插入数据最好以索引有序进行提交，可以减少mysql对索引的维护成本，不需要mysql进行大规模负责的调整索引树。
4.除了常规insert……方法，还有on duplicate key update……语句可以使用，在进行数据插入时会判断是否存在该key，若存在则执行update，不存在就直接插入，明显可以减少业务逻辑上面的复杂程度。这里可以结合第三条的一个例子，若索引字段也是duplicate key，那么update时不会影响索引B+tree，因为key没有变化，在大量数据面前有极大的优势和性能的提升，远好比先delete再insert，或者一种等价的先delete再insert的replace语句。
5.采用多线程同时写库，该方法见有网友提到，在我的项目中使用过改该方法，效果不明显，有待深究，我猜测是我对线程数量和每次提交数量控制的不好。
6.实际的项目中感觉很难提升性能，主要压力在于数据库的瓶颈。
7.另外，不同的机器配置，数据库可能最优的批量处理规模不同，并不是越多越快。
8.以上是自己总结和收集到的一些心得与经验，后面会抽时间，做一次全面的实验，这里先进行简单记录，可能有不妥之处。
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