一、导入mysql数据前期设置

1.建库和表统一编码设置为UTF8，根据数据中的编码来修改（也可以将数据全部转换为utf-8格式，小文件可用notepad来修改编码，大文件可用 LogViewPro 来修改编码）

2.对MySql数据库进行优化配置

my.ini优化配置：
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=F:/phpstudy_pro/Extensions/MySQL5.7.26/
datadir=F:/phpstudy_pro/Extensions/MySQL5.7.26/data/
character-set-server=utf8  #默认的数据库编码
default-storage-engine=MyIsam  #数据库引擎，myisam适合于查询
max_connections=1000  #客户端和服务器最大连接数，默认为1000
collation-server=utf8_unicode_ci
init_connect='SET NAMES utf8'
innodb_buffer_pool_size=4096M     #一般设置 buffer pool 大小为总内存的  3/4 至 4/5
innodb_flush_log_at_trx_commit=2   #当设置为2，该模式速度较快，也比0安全，只有在操作系统崩溃或者系统断电的情况下，上一秒钟所有事务数据才可能丢失。
innodb_lock_wait_timeout=120  #默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是120s，一旦数据库锁超过这个时间就会报错。
innodb_log_buffer_size=16M    #建议取值16M-64MB，自己内存为8G
innodb_log_file_size=256M    #一般取256M可以兼顾性能和recovery的速度，不可取大也不可取小
interactive_timeout=120   #服务器关闭交互式连接前等待活动的秒数
join_buffer_size=16M   #联合查询操作所能使用的缓冲区大小，如果有100个线程连接，则占用为16M*100
key_buffer_size=512M  #索引缓冲区，一般情况下对于内存在 4GB 左右的服务器该参数可设置为256M 或384M
log_error_verbosity=2    #错误日志记录内容
max_allowed_packet=128M  #限制Server接受的数据包大小，默认是128M
max_heap_table_size=64M #设置默认值
myisam_max_sort_file_size=64G  ## mysql重建索引时允许使用的临时文件最大大小，默认值即可
myisam_sort_buffer_size=150M #MyISAM表发生变化时重新排序所需的缓冲
read_buffer_size=512kb  #缓存连续扫描的块，这个缓存是跨存储引擎的，不只是MyISAM表，8G内存，建议是512KB
read_rnd_buffer_size=4M  #MySql的随机读缓冲区大小建议末日使者
server_id=1
skip-external-locking=on #跳过外部锁定
sort_buffer_size=256kb  #排序缓冲
table_open_cache=3000 
thread_cache_size=16
tmp_table_size=64M
wait_timeout=120
secure-file-priv='' #可在任意目录下导入
log-error="F:/phpstudy_pro/Extensions/MySQL5.7.26/data"
[client]
port=3306
default-character-set=utf8

二、各种数据导入mysql方法

导入的数据类型有：.sql数据，txt文本数据，cvs(xls)数据,以及access和mssql数据格式的数据
1.txt文本格式数据导入
(1).txt体积不超过400M，超过的一律进行将其分割等分
(2)、合并txt文件，针对多个小文件的txt
合并txt文件的命令：

type *.txt > all.txt（windows)

   

(3)、txt文件（使用tab间隔分割，回车换行）命令快速导入方式：

mysql  -u  root   -p
use  test;
load data infile   'J:/data/weibo/weibo/weibo_1.txt'    into  table   weibo_info1   FIELDS TERMINATED BY '\t'    lines terminated by '\r\n'    (tel,uid);

注意：这里导入的txt文件路径为相对物理路径，\t表示字段之间的分割符号为tab（空格），\r\n表示在windows系统下的数据的每行的换行符号
（4）、txt文件（使用----间隔分割，回车换行）命令快速导入方式：

load data infile   'E:/test.txt'    into  table  test   FIELDS TERMINATED BY '----'    lines terminated by '\r\n'    (tel,qq);

（5）、txt文件（使用,字符间隔分割，回车换行）命令快速导入方式：

load data infile   'E:/test.txt'    into  table  test   FIELDS TERMINATED BY ','    lines terminated by '\r\n'    (tel,qq);

（6）、txt文本字段中含有双引号字符的字段，会导致意外终止，这里使用enclosed by命令来去掉双引号

load data infile  'E:/test.txt'         into  table  test  FIELDS TERMINATED BY ','  enclosed by '"' lines terminated by  '\r\n'   (tel,qq);

（7）load data infile导入参数说明

fields terminated by ','    #表示字段数据之间用逗号分隔。
fields terminated by '\n'    #表示每行数据之间的分隔符为换行符号(linux)
lines terminated by '\r\n'    #表示每行数据之间的分隔符为换行符号(windows)
escaped by ''      #表示对字段值中含有转义字符的\进行删除
enclosed by   '"'   #表示去掉字段值中的双引号
(tel,qq)       #表对应的字段名称，这个需要和test.txt文件里面的数据字段名称对应

（8）、小txt文件（非tab的规律间隔符），可以使用操作简单的Navicat导入数据

需要注意分割符合以及目标栏目中的数据对应导入的数据字段

想要批量导入txt文件，可以将通过批处理文件执行多条导入语句完成。

制作sql语句文件,可采用多种编程语言获取要导入的txt文件名称制成sql命令。
这里采用python完成，建立python文件create_sql.py，示例代码：(下面数据格式为----为间隔的数据）

import glob
writeFile = open('C:/Users/backlion/Desktop/data/user_sql.txt','w')
writeFile.write('use test;\n')
for filename in glob.glob(r'C:/Users/backlion/Desktop/data/*.txt'):
    writeFile.write('load data local infile '+'"'+filename.replace('\\','/')+'"'+' into table user   fields terminated by' + '"' + '----' + '"' + ' lines terminated by' + '"' + r'\r\n' + '"' + ';\n')
writeFile.close()

这样就将data文件夹下的所有要导入的txt文件名称制作成sql语句放在user_sql.txt中，内容大致如下：

创建数据库为test,表名为user,字段名称为email和password。

制作.bat批处理文件执行(1)生成的sql命令文件

D:\phpStudy\PHPTutorial\MySQL\bin\mysql.exe  --local-infile   -u root –proot  < C:/Users/backlion/Desktop/data/user_sql.txt
pause

mysql -u root -p
use test;
load data local infile "C:/Users/backlion/Desktop/data/use1.csv" into table user   fields terminated by"," lines terminated by"\r\n" (email,password);

想要批量导入txt文件，可以将通过批处理文件执行多条导入语句完成。

csv文件以','逗号作为分割符，需要用双引号或者单引号括起来.

制作sql语句文件,可采用多种编程语言获取要导入的txt文件名称制成sql命令。
这里采用python完成，建立python文件create_sql.py，示例代码：(下面数据格式csv文件）

import glob
writeFile = open('C:/Users/backlion/Desktop/data/user_sql.txt','w')
writeFile.write('use test;\n')
for filename in glob.glob(r'C:/Users/backlion/Desktop/data/*.csv'):
    writeFile.write('load data local infile '+'"'+filename.replace('\\','/')+'"'+' into table user   fields terminated by' + '"' + ',' + '"' + ' lines terminated by' + '"' + r'\r\n' + '"' + ';\n')
writeFile.close()

这样就将data文件夹下的所有要导入的txt文件名称制作成sql语句放在user_sql.txt中，内容大致如下：

创建数据库为test,表名为user,字段名称为email和password

制作.bat批处理文件执行(1)生成的sql命令文件

D:\phpStudy\PHPTutorial\MySQL\bin\mysql.exe  --local-infile   -u root –proot  < C:/Users/backlion/Desktop/data/user_sql.txt
pause

(3)、通过navicat导入cvs格式文件

2.sql格式导入mysql

(1)、单个sql格式的文件导入，不用考虑编码问题，入库后直接使用navicat编辑数据库属性转UTF8编码即可，然后再创建索引

  使用命令：

mysql  -u root  -p
use  test;
source D:\test.sql;

（2）、批量导入多个sql文件新建一个all.sql：vim all.sql

在里面写入：

source 1.sql
source 2.sql
......
source 53.sql
source 54.sql

然后执行：

 (3)、多个sql文件合并

三、导入技巧

1.统计MYSQL数据重复数量

mysql>select email, count(email) as count from user  group by  email having
mysql>count(email) > 1;

SELECT * FROM user  WHERE email  IN (SELECT email  FROM user  GROUP BY email  HAVING COUNT(email ) > 1);

2、数据去重

mysql> CREATE TABLE tmp SELECT email,password  FROM  user  GROUP BY  email,password ;

或者

mysql> CREATE TABLE tmp SELECT email  FROM  user  GROUP BY  email;
mysql> DROP TABLE user;
mysql> ALTER TABLE tmp RENAME TO user;

create table new as (select  email,password  from user group by email,password  having count(*)>1);

create index email  on new(email) ;

delete from user where email  in (select email  from new);

drop table new;

3、添加索引，并查询优化

给常用查询字段添加索引，模糊类用BTREE存储类型，精确类用HASH存储类型。推荐使用Navicat 选择表打开表讯息，选择DDL选项卡，可以清楚看到该表的sql，有无索引一目了然，然后右击数据库名选择它的console功能，来快速添加索引。

4、导入特殊字符如表情或者每字符四个字节支持补充字符，可将数据库和表的字符集设为utf8mb4  

5、xls和cvs等excle格式的文件，建议直接使用navicat编辑数据库属性转UTF8编码即可，然后再创建索引

6、先通过navicat创建数据库和表和字段等数据库结构后，然后创建索引，最后导入数据（这个是针对数据量很大的数据，如果先导入很大的数据，最后再来创建索引，会直接卡死，并且卡很久）

7.mssql导入到mysql数据库中，通过navicat的导入功能中的mssql数据库源导入