最近碰到个项目，需要 千万条数据入库的问题，有原本的 类 csv 文件导入，

统计了下  数据行大概有 1400W 行之多

 

二话不说， 建表，直接 load

 

LOAD DATA LOCAL INFILE '/data/data.csv' INTO TABLE pk_book_price CHARACTER SET utf8  FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' (`no`,`name`,`price`,`ranking`);

照理说 这种方式 应该是非常快的， 可导入完成还是活生生地耗费了接近3个多小时。

后来经过搜集各方资料查证，终于找到还算靠谱的解决方案：

1、建表，但除去所有索引。

2、 依然 load data local infile 方式导入。

3、 数据导入完成后 再进行索引。

 

依照此过程下来，数据导入 花费差不多 5分钟左右，  索引重建在半小时左右，整个40分钟内完成。还算能接受了。

因此表只需满足 按照no查询即可，没有涉及 其他复杂sql，也无数据增量，只有简单key-value查询。所以没有作水平，垂直，分库 等操作，只建索引已经达到性能要求。

其他，不再多述。

有更好方法，请分享之。