数据过大的CSV文件怎么插入MySQL

处理大CSV文件插入MySQL数据库通常涉及到分批导入或者使用专门工具来提高效率。这里有几种常见的方法：

1. **逐行导入**：可以使用`LOAD DATA INFILE`命令，但是这种方法不适合大型文件，因为每次只能加载一行数据。例如：

   LOAD DATA LOCAL INFILE 'file.csv' INTO TABLE table_name FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n';

对于非常大的文件，可以考虑每读取一部分就插入一次。

2. **分块导入**：使用一些脚本语言（如Python、SQLAlchemy的csv适配器等），将CSV分割成小块，然后分批导入到MySQL。例如Python的pandas库就很方便：

   import pandas as pd
   chunksize = 1000  # 每次读取的行数
   for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunksize):
       chunk.to_sql('table_name', conn, if_exists='append')

3. **使用数据库连接池**：如果频繁操作，可以利用数据库连接池减少创建连接的时间开销。

4. **优化表结构**：在设计表的时候，尽量选择合适的字段类型，避免冗余列，可以降低存储空间需求和导入速度。

5. **外部存储**：如果数据量实在太大，可以考虑使用NoSQL存储如MongoDB，或者云服务如Google BigQuery，然后再导出到MySQL。