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最近要处理一张1.2亿行数据的mysql表，很多坑，记录一下
偏向于个人经验，无操作上的具体步骤
1、mysql单表数据量
网上查，使用普通服务器，单表最多2千万，调优5千万
我自己使用的感觉是，最好保持在5百万以下，整体数据文件大小在4G左右，再往上走，响应时间，插入速度变慢，即便你能调优，改配置，也只是稍有改进
2、索引
表一定要加索引，不管是更新还是查询，加索引与不加索引，数据处理速度相差很大很大，几千行的数据处理你不用加，如果是几千万，上亿的数据，一定要加
3、1.2亿行数据的处理
本人的原始数据要处理一下才能用，一个是计算两列的时间差，放到第三列中，这个update执行的时间尚可忍受
另一个是根据用户表的userid，username对应关系，把原始表中userid相同行的username设置为相应值，换成sql语句就是
update A as a,B as b set a.username=b.username where a.userid=b.userid
问题就出在这里，执行太慢了，用户表不到3K行，我把原始表1.2亿数据切分成若干个小表，其中一张表包含780万行，更新早上9点开始执行，服务器运行，到第二天才结束，不能接受
所以把数据导入mongodb处理，mongodb的数据处理速度的确是快很多，但是mysql里我一句话能执行的内容，到mongodb里要写脚本，抽取数据逐个处理，唉，后来也放弃了
3、导入导出数据
我要将处理好的数据从mysql多张临时表导出成sql语句，然后再一起插入正式表
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mysqldump导出sql文件
如果你不加参数，会发现导出的文件包含了很多备注，还有create table， drop table语句，我只想要insert语句，所以语句应该是
mysqldump -ueee -p11111 --compact -t -c jobs htcondor>/home/mycat/temp/tablename.sql
参数1：–compact 不要注释语句
参数2：-t 表示只要数据，不要结构
参数3：-c 表示要加列名
mycat在导入数据的时候必须要列名
参数4： --compact --extended-insert=false 这个很不建议用，默认一条insert语句会插入4K左右的数据，加上这个参数，一条insert语句只插入一行数据，这样导入太慢了，插入1000万条数据花了10个小时，如果不用这个参数1.2亿数据花了4个小时~~~~~
导入导出，加上mycat，这其中有很多坑，不是你随便导出个数据就能导入的，比如我数据量太大，导入mycat时总是报错，修改了文件缓存大小，让其支持2G文件，导入还报错连接时长超时等等。这时就得一个一个排除尝试，费时间费力气
好在最后结果是好的
步骤1：
写了mysql函数，按照时间把原始数据切分成小表，并做好数据处理
步骤2：
写了mysql函数，批量导出mysqldump多个表的数据
步骤3：
写了mysql函数，批量导入mycat
以后类似的数据处理会探索一下用其他办法，问过做spark，ES的同事，处理也需要几个小时的时间，有好经验的同学请留言
看过其他大公司的一些数据库PPT，数据处理转换这块都没有仔细写