批量插入可显著提升MySQL写入效率。1. 使用INSERT INTO ... VALUES多行语法，适合少量数据；2. LOAD DATA INFILE适用于大量数据文件导入；3. 程序中用executemany结合事务提升性能；4. 优化建议包括关闭自动提交、分批插入、调整参数等。
在MySQL数据库中，当需要向表中插入大量数据时，使用批量插入（多行插入）能显著提升效率，减少网络开销和SQL解析时间。相比逐条执行INSERT语句，一次性插入多行数据是更优的选择。
使用 INSERT INTO ... VALUES 多行语法
这是最常用的批量插入方式，只需在一条INSERT语句中指定多组值，每组值用括号包围，之间用逗号分隔。
- 语法格式：INSERT INTO 表名 (字段1, 字段2, ...) VALUES (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...), ...;
- 例如向用户表插入三条记录：
INSERT INTO users (name, age, email) VALUES ('张三', 25, 'zhangsan@example.com'), ('李四', 30, 'lisi@example.com'), ('王五', 28, 'wangwu@example.com');
这种方式简单直接，适合已知数据且数量不大的场景。单次插入的行数建议控制在几百到几千行以内，避免SQL语句过长导致性能下降或超限。
通过 LOAD DATA INFILE 导入大量数据
当需要导入成千上万条数据时，LOAD DATA INFILE 是性能最优的方式，适用于从CSV、TXT等文本文件快速加载数据。
- 确保文件格式与表结构匹配，字段间用逗号、制表符等分隔
- 示例命令：
LOAD DATA INFILE '/path/to/data.csv' INTO TABLE users FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' IGNORE 1 ROWS;
该方法要求文件位于服务器可访问路径，并且MySQL有权限读取。若使用客户端工具（如MySQL Workbench），可改用 LOAD DATA LOCAL INFILE 来加载本地文件。
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结合程序实现高效批量插入
在应用层（如PHP、Python、Java等）处理大批量数据时，可通过拼接SQL或使用预处理语句优化插入过程。
- 避免循环中每次执行单独INSERT，应累积一定数量后一次性提交
- 使用事务包裹批量操作，提升一致性与速度
- 例如在Python中使用pymysql：
cur.executemany("INSERT INTO users(name,age,email) VALUES (%s,%s,%s)", data_list)
其中data_list是一个包含多个元组的列表，每个元组对应一行数据。executemany底层会自动优化为批量操作，比逐条执行快得多。
优化建议与注意事项
为了获得最佳插入性能，注意以下几点：
- 关闭自动提交（autocommit=0），在插入完成后手动提交事务
- 临时禁用索引或外键约束（仅限大批量导入且数据可信时）
- 调整 bulk_insert_buffer_size 等MySQL参数以支持大容量写入
- 避免单条SQL过长，可将十万级数据拆分为每批5000~10000行
基本上就这些。根据数据规模和来源选择合适的批量插入方式，能大幅提升MySQL写入效率。
