如何解决Mysql大量数据导入遇到的问题

这篇文章主要介绍如何解决Mysql大量数据导入遇到的问题，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

在项目中，经常会碰到往数据库中导入大量数据，以便利用sql进行数据分析。在导入数据的过程中会碰到一些需要解决的问题，这里结合导入一个大约4G的txt数据的实践，把碰到的问题以及解决方法展现出来，一方面自己做个总结记录，另一方面希望对那些碰到相同问题的朋友有个参考。

我导入的数据是百科的txt文件，文件大小有4G多，数据有6500万余条，每条数据通过换行符分隔。每条数据包含三个字段，字段之间通过Tab分隔。将数据取出来的方法我采用的是用一个TripleData类来存放这三个字段，字段都用String，然后将多条数据存到List<TripleData>中，再将List<TripleData>存入mysql数据库，分批将所有数据存到mysql数据库中。

以上是一个大概的思路，下面是具体导入过程中碰到的问题。

1 数据库连接的乱码及兼容问题。

数据中如果有中文的话，一定要把链接数据库的url设置编码的参数，url设置为如下的形式。

URL="jdbc:mysql://"+IP+":"+PORT+"/"+DB_NAME+"?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8";

把编码设置为UTF-8是解决乱码问题，设置useSSL是解决JDBC与mysql的兼容问题。如果不设置useSSL，会报错。类似于

Establishing SSL connection without server's identity verification is not recommended. According to MySQL 5.5.45+, 5.6.26+ and 5.7.6+ requirements SSL connection must be established by default if explicit option isn't set. For compliance with existing applications not using SSL the verifyServerCertificate property is set to 'false'. You need either to explicitly disable SSL by setting useSSL=false, or set useSSL=true and provide truststore for server certificate verification.

这样的错误信息。主要是mysql版本比较高，JDBC版本比较低，需要兼容。

2 utf8mb4编码问题

在导入数据的过程中，还会碰到类似于

SQLException :Incorrect string value: '\xF0\xA1\x8B\xBE\xE5\xA2...' for column 'name'

这样的错误信息，这是由于mysql中设置的utf-8是默认3个字节的，对于一般的数据是没有问题的，如果是大的数据量，里面难免会包含一些微信表情，或者特殊字符，它们占了4个字节，utf-8不能处理，所以报错。解决的办法就是mysql在5.5.3以后的版本引入了4个字节的utf-8编码，也就是utf8mb4，需要对mysql的编码重新设置。

可以按照以下步骤进行操作，一是对要修改的数据库进行备份，虽然utf8mb4是向下兼容utf8的，但为了以防操作不当，还是需要防患于未然，做好备份工作。二是要修改数据库的字符集编码为utf8mb4—UTF-8 Unicode，排序规则utf8mb4_general_ci。以上修改我是使用navicat进行修改的，如何用命令行修改，大家可以自行查找。三是要修改配置文件my.ini，在mysql安装的根目录下。加入以下设置。

[client]
default-character-set = utf8mb4
[mysqld]
character-set-server=utf8mb4
collation-server=utf8mb4_general_ci
[mysql]
default-character-set = utf8mb4

修改完成后，需要重新启动mysql，使修改生效。

然后再进行数据的导入工作，应该就可以正常导入了。

3 大批量导入的时间效率问题

由于我们的数据量比较大，我们把数据进行了分割，我把6500万条数据分为500个文件，每个文件大约11万条数据，将这11万条数据放到ArrayList<TripleObject>中，然后批量导入。大概的思路是采用“insert into tb (...) values(...),(...)...;”的方法，用insert一次性插入，这样时间会节约很多时间。示例方法如下。

public static void insertSQL(String sql,List<TripleObject> tripleObjectList) throws SQLException{
    Connection conn=null;
    PreparedStatement psts=null;
    try {
      conn=DriverManager.getConnection(Common.URL, Common.DB_USERNAME, Common.DB_PASSWord);
      conn.setAutoCommit(false); // 设置手动提交 
      // 保存sql后缀
      StringBuffer suffix = new StringBuffer();
      int count = 0; 
      psts=conn.prepareStatement("");
      String s="";
      String p="";
      String o="";
      while (count<tripleObjectList.size()) {
        s=tripleObjectList.get(count).getSubject().replaceAll(",", ".").replaceAll("\\(", "").replaceAll("\\)", "").replaceAll("\'", "").replaceAll("\\\\", "");
        p=tripleObjectList.get(count).getPredicate().replaceAll(",", ".").replaceAll("\\(", "").replaceAll("\\)", "").replaceAll("\'", "").replaceAll("\\\\", "");
        o=tripleObjectList.get(count).getObject().replaceAll(",", ".").replaceAll("\\(", "").replaceAll("\\)", "").replaceAll("\'", "").replaceAll("\\\\", "");
        suffix.append("('" +s +"','"+p+"','"+ o+"'),");
        count++;
      }
      // 构建完整SQL
      String allsql = sql + suffix.substring(0, suffix.length() - 1);
      // 添加执行SQL
      psts.addBatch(allsql);
      psts.executeBatch(); // 执行批量处理 
      conn.commit(); // 提交 
    } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();
    }finally{
      if(psts!=null){
        psts.close();
      }
      if(conn!=null){
        conn.close();
      }
    }
  }

这种方法的优点是导入数据花费的时间会很少，6500万条数据，用了正好1个小时。缺点是如果数据中有一大段的句子，需要对里面的逗号，括号，反斜线等进行处理，这里需要进行衡量，是否使用该方法。

如果正常插入，也就是使用“insert into tb (...) values(...);insert into tb (...) values(...);……”的形式，则不用处理特殊的符号，但花费的时间会很长，我测试了一下，11万条数据大约需要12分钟左右，导入6500万条数据大概要100个小时。

我们采用的是第一种方法，数据大概可以查看就可以，对数据要求没有那么严格，节约了时间。

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