如何改善mysql数据装载操作效率的方法

这个想法很简单:Spark可以通过JDBC读取MySQL上的数据并执行SQL查询，所以我们可以直接连接MySQL并执行查询。那么为什么速度快呢？对于一些需要长时间运行的查询(比如报表或者BI)，因为Spark是大规模并行系统，所以查询会非常快。MySQL只能为每个查询分配一个CPU内核，而Spark可以使用所有集群节点的所有内核。

在开始演示之前，我们先介绍以下两个概念。概念一，数据的可选基数，也就是常说的基数值。在生成各种执行计划之前，查询优化器必须从统计信息中获取相关数据，从而估算出每一步涉及的记录数操作，这个相关数据就是基数。简单来说就是每个字段中每个值的唯一值分布状态。例如，表t1有100行记录，其中一行是f1。

这里唯一的值是该列的可选基数。那么看到这一点，我们就能理解为什么需要在高基数的字段上建立索引，而低基数的没有全表扫描快。当然这只是一个方面，进一步的讨论不在我讨论的范围之内。概念二，关于暗示的使用。这里我就说说什么是暗示，什么时候用暗示。HINT简单来说就是在一些特定场景下，手动辅助MySQL优化器，让她生成最优的执行计划。

1。SQL语句插入多段数据。常用的insert语句如:insert into ` insert _ table `( ` datetime `，` uid `，` content `，` type `)值( 0 ， userid _ 0 ， content _ 0 ，0)；insert into ` insert _ table `( ` datetime `, ` uid `，

` type `)值( 1 ， userid_1 ， content_1 ，1)；修改为:insert into ` insert _ table `( ` datetime `，` uid `，` content `，` type `)值( 0 ， userid _ 0 ， content _ 0 ，0)，( 1 ， userid _ 1)，

接下来，我们需要四种关于mysql tutorial数据表的有效优化方法，以提高mysql database tutorial在应用中的数据吞吐量。首先优化表select * fromtablenameprocumeanalysis()的数据类型；select * fromtablenameputureanalyse(16.265)；上面输出了一列信息，并且优化和定义了数据表的字段。其次，通过拆分表改进了数据访问。效率分裂。首先，表被指针分割。如果是myisam类型的表，有两种拆分方法。首先是垂直拆分，主列和部分分散在一个表中，然后主列和其他列放在另一个表中。

mysql需要设计一个快速上传机制。最终的解决方案是利用mysql的特性实现的，mysql的预处理语句支持多行数据的预处理，即insert into(列名，列名，...)值(？...)(?..)...。这样，在绑定输入参数时，可以在程序中绑定整个表的数据，然后调用一次来插入整个表的数据，比用mysql_query逐行插入要节省数倍的时间。