怎么给mysql表批量加数据？批量插入数据的最佳方式

一次性往mysql中插入10万条数据,用什么方法

1、例如说，如果有需要插入100000条数据，那么就需要有100000条insert语句，每一句都需要提交到关系引擎那里去解析，优化，然后才能够到达存储引擎做真的插入工作。正是由于性能的瓶颈问题，MYSQL官方文档也就提到了使用批量化插入的方式，也就是在一句INSERT语句里面插入多个值。

2、首先， 插入上万条数据，对于数据库来说并不是“很大”的工作量，一般配置的笔记本电脑都可以在1分钟内完成。 所以最简单、最灵活的办法还是写SQL语句。如果不希望DB编译器每次执行都编译SQL的话，可以使用存储过程，直接调用，性能上会好很多。也比较简单。

3、封装成mysql存储过程效率是不错的。总之你的插入的语句要打包到mysql区执行，而不是在C#中逐一执行。

4、用start transaction关闭mysql的自动提交，合理设置插入批量大小，不要一条数据提交一次。修改表的存储引擎InnoDB为MyISAM。

新手求助怎样向mysql数据库中的数据表批量插入数据

1、MySQL是个数据库，里面有数据表用来存储数据，存储数据需要用SQL语言。例如：insert into tablename values （value1， vlaue2 ），在PHP页面里面需要制作一个可以提交的表单，将PHP页面的数据作为SQL语句的参数提交给数据库。具体你去参考PHP方面的书。

2、最好单独建立MESSAGE表（MID，SEND_TIME，USER_FROM，USER_TO，NEW，MSG），否则你的程序会无限复杂，你现在已经感受到发生消息的处理复杂了，接下来的查看消息（标记哪些消息已经查看）、删除消息会更加复杂。

3、例如：·每次强制地运行了 DUMP TRAN WITH NO_LOG （因为数据库的磁盘空溢出）；·每次用 sp_dboption 允许 select into/bulkcopy 做快速拷贝，或用 SELECT INTO 命令创建一个永久性的表，或使用了 WRITETEXT 命令。

4、问题在于这行：int Insert（Sqlist L，int a，Elemtype b） //插入数据 这里 L传的是值，而不是引用，改变L并不会改变调用函数（这里是main函数）中的L。应改为：int Insert（Sqlist &L，int a，Elemtype b） //插入数据 建议输入放在main函数中，Insert函数单纯进行操作。

MySQL如何快速插入数据

批量插入，事务命令。在mysql数据库中，通过批量插入数据源命令，可以实现1秒内写入1w条数据的操作。可以通过事务命令可以实现1秒内写入1w条数据的操作。

然后插入数据，其中耗时最长的应该是insert插入数据了。为了减小文件大小，推荐使用扩展插入方法，即多行一起批量insert，类似这样：insert into table_name values （），（），（），...，（）； 。使用扩展插入比一条条插入，文件大小要小很多，插入速度要快好几倍。

不过值得注意的是，首先需要在数据库链接中设置手动提交，connection.setAutoCommit（false），然后在执行Statement之后执行connection.commit（）。

几种数据库的大数据批量插入【转】

void Insert（DataTable dataTable， int batchSize = 10000）； }SqlServer数据批量插入SqlServer的批量插入很简单，使用SqlBulkCopy就可以，以下是该类的实现：////// 为System.Data.SqlClient 提供的用于批量操作的方法。

下面介绍SQL Server支持的两种批量数据插入方法：Bulk和表值参数（Table-Valued Parameters）。

关系型数据库 关系型数据库是数据库领域最常用的一种类型。它以表格的形式存储数据，数据之间通过关系（如主键和外键）相互关联。这种数据库使用SQL（结构化查询语言）进行数据的查询、插入、更新和删除。常见的关系型数据库有MySQL、Oracle、SQL Server和PostgreSQL等。

最常见的操作便是 select 读取数据，然后在C#中对数据进行处理， 完毕后再插入数据库中。 简而言之就 select - process - insert三个步骤。 对于数据量小的情况下（百万级别 or 几百兆）可能最多1个小时就处理完了。但是对于千万级数据可能几天，甚至更多。

大数据常用的数据处理方式主要有以下几种： 批量处理（Bulk Processing）： 批量处理是一种在大量数据上执行某项特定任务的方法。这种方法通常用于分析已经存储在数据库中的历史数据。批量处理的主要优点是效率高，可以在大量数据上一次性执行任务，从而节省时间和计算资源。

Riak：Riak是一个开源，分布式键值数据库，支持数据复制和容错。（2）Redis：Redis是一个开源的键值存储。支持主从式复制、事务，Pub/Sub、Lua脚本，还支持给Key添加时限。（3）Dynamo：Dynamo是一个键值分布式数据存储。它直接由亚马逊Dynamo数据库实现；在亚马逊S3产品中使用。