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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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