怎么一次性插入表数据，40多w条

你可以使用LOAD DATA INFILE命令将数据从文件中导入到MySQL表中。具体步骤如下：

1. 将数据保存到文本文件中，文件格式为CSV或TSV。

2. 打开MySQL客户端，连接到MySQL服务器。

3. 创建要导入数据的表。

4. 使用LOAD DATA INFILE命令将数据从文件中导入到表中。

示例代码如下：

LOAD DATA INFILE '/path/to/file' 
INTO TABLE table_name 
FIELDS TERMINATED BY ',' 
ENCLOSED BY '"' 
LINES TERMINATED BY '\n' 
IGNORE 1 ROWS;

其中，/path/to/file是数据文件的路径，table_name是要导入数据的表名，FIELDS TERMINATED BY ','表示字段之间用逗号分隔，ENCLOSED BY '"'表示字段值用双引号括起来，LINES TERMINATED BY '\n'表示行之间用换行符分隔，IGNORE 1 ROWS表示忽略第一行，因为第一行通常是表头。

注意：在导入数据之前，需要确保表结构与数据文件中的字段一致，并且数据文件中的数据格式正确。

相关问题

向表里插入100w条数据

向表中插入100w条数据是一项相对繁琐的任务。在进行此操作之前，我们需要确保数据库表的结构已经正确地创建，以便确保数据的完整性和一致性。

在插入大量数据之前，最好将数据库调整为适合高负载的性能模式。对于大规模数据插入，可以采用以下方法来提高插入性能：

1. 批量插入：使用SQL的INSERT INTO语句，一次性插入多条记录，而不是逐条插入。这样能够减少插入操作的开销，提高插入速度。

2. 数据库事务：将所有的插入操作放在一个事务中进行，可以提高操作的原子性和一致性，减少数据库的IO开销。

3. 关闭索引：在大规模批量插入之前，可以考虑暂时关闭表的索引。这样可以减少索引的维护开销，提高插入性能。插入完成后，再重新开启索引。

4. 分批次插入：将数据分为多个批次插入，每次插入一定数量的数据，可以减少单次插入操作的时间和开销。

5. 并行插入：如果数据库支持并行插入操作，可以开启多个线程或者进程同时插入数据，以提高插入速度。

插入大量数据的时间将受到多种因素的影响，例如数据库的性能、硬件配置和网络带宽等。因此，在进行大规模数据插入之前，最好先进行性能测试，以确保系统能够有效地处理这么多数据的插入操作。

在boot和jpa的项目中怎么一次性插入10w条数据

可以使用批处理的方式一次性插入10w条数据。具体步骤如下：

1. 创建一个List，将需要插入的数据放入List中。
2. 使用EntityManager或JpaRepository的saveAll方法将List中的数据保存到数据库中。
3. 将List分成多个小的List，每个小List包含1000条数据。
4. 使用Java8的Stream API将小List中的数据批量插入到数据库中。

下面是一个示例代码：

List<Data> dataList = new ArrayList<>();
// 将需要插入的数据放入List中

// 一次性插入所有数据
repository.saveAll(dataList);

// 将List分成多个小的List
List<List<Data>> partitionedList = Lists.partition(dataList, 1000);

// 使用Java8的Stream API批量插入数据
partitionedList.parallelStream().forEach(subList -> repository.saveAll(subList));

其中，Data为需要插入的实体类，repository为JpaRepository的实例。可以根据实际情况调整分批大小。