在测试的过程中，无法避免的需要做一些性能压测，造数据的时长在此时就会备受关注。比如，造数据的时候用多线程还是多进程，用直接插入DB方式还是用先写文件后导入mysql的方式，写文件是写批量sql后面source导入，还是写文本格式后面load ito file导入，使用不同的方法耗时结果肯定是不一样的。除此之外，还有mysql的版本，DB的引擎，表的结构设计这些都会影响大量数据插入的时间。
这次导入数据做了一个小试验：导入2000w笔数据到DB内。使用多线程的线程池技术，首先写2000w笔数据分成M个文件，然后使用N个线程去并发处理写好M个文件，并把M个文件导入到MYSQL中。之前同事写的文件后面都是用load data from file命令导入的，官网也有说明这个命令字跟insert比，性能会高出20倍，于是把这个命令字跟我常用的source命令字做了下对比，结论如下：
一、Insert命令字详解
基于这些试验和现象，确定load ito file加载数据的性能确实要比source导入大批量数据的性能更稳定，更快。但这又是为什么呢？查阅了下MYSQL的官网，insert命令字的插入过程如下，括号内的数字几乎表示可能占用的耗时比：
A: 打开连接：（3）
B: 向服务器发送查询：（2）
C:解析查询：（2）
D:插入行：（1×行大小）
E:插入索引：（1×数索引）
F：关闭连接（1）
以上步骤还不包含连接时，打开表的开销。 当大量的insert批量文件被多线程执行插入时，每一个线程都需要经过6步才能完成数据的插入，表的索引结构，表当前数据的行数对insert的每次插入都会影响。如果想提升写入大数据的性能，可以尝试批量insert（即insert后的值有多个values），这在一般情况下会单个insert要快，但是要注意设置mysql的bulk_insert_buffer_size参数的大小，之前开发有一些经验值，一般情况下是设置300-500一批插入性能最佳。但是想要性能更快更稳定，可以使用“LOAD DATA INFILE”，这个命令比单insert要快近20倍。
二、提升导入数据性能----mysql服务器端
1、当将数据导入到INNODB中时，关闭自动提交模式，因为在自动提交模式下，每一次插入都会刷新一次日志到磁盘。可以使用如下语句：
SET autocommit=0;
... SQL import statements ...
COMMIT;
2、关闭唯一索引。减少索引的插入和唯一性的校验。
SET unique_checks=0;
... SQL import statements ...
SET unique_checks=1;
3、关闭外键检查来加速表导入。
SET foreign_key_checks=0;
... SQL import statements ...
SET foreign_key_checks=1;
4、将innodb_autoinc_lock_mode设置为2，而不是默认值1。
5、在执行批量插入时，以主键顺序插入行更快。
6、字符串的拼接用 .join > a += b ，因为 +=方式每次要重新计算内存/分配。
7、Python的多线程在IO密集的应用场景下，可以写多个文件，让多线程的优势得到更充分的发挥。
8、批量插入时，多利用字段的默认值，字段值如果使用默认值，会缩端插入过程中对数据解析的时间。
三、过程遇到的问题以及解决办法
1、怎么快速删除2000w笔数据？
使用truncate 命令字，几秒内就能删除数据。如 ：truncate table t_dc;
2、测试机器上网速很慢，无法安装python的第三方库怎么办？
在已经安装好的python的site-packages下复制使用的py脚本，然后放到对应机器上。如threadpool.py无法安装时，最快速的方法就是手工复制文件Python27\Lib\site-packages\threadpool.py使用。
3、mysqldb执行报错：Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
设置全局等待事务锁超时时间 ：SET GLOBAL innodb_lock_wait_timeout=100;
查询全局等待事务锁超时时间 ：SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE 'innodb_lock_wait_timeout';
4、mysql事务锁如何查看：
在information_schema下面有三张表:INNODB_TRX、INNODB_LOCKS、INNODB_LOCK_WAITS（解决问题方法），通过这三张表，可以更简单地监控当前的事务并分析可能存在的问题。
当前运行的所有事务 ：select * from information_schema.innodb_trx;
当前出现的锁 ：select * from information_schema.innodb_locks；
锁等待的对应关系：select * from information_schema.innodb_lock_waits；
四：批量脚本（线程池+lLOAD DATA LOCAL INFILE）
#!/usr/bin/env python
#coding=GBK
import threadpool
import time,sys
from subprocess import call,Popen,PIPE
COUNT = 1000
process_num = 5
seperate = 100
dbHost='100.92.174.16'
dbUser='root'
dbPasswd='root1234'
dbOperater=None
baseData = {}
thread_arr=[]
detail_data={}
listid = 16080802011100100001
Ftde_id = 1
Fbank_list = 20171217761623447701
tablename = "epcc_check.t_dc_list"
resultDir = "/data/home/loleinaliao/loleinatext/"
#columns
order_columns="Fcheck_bank, Facc_day, Fbankaccno, Fbankusername, Famount, Fdc_type_id, Fori_accno, Fbank_status,Fid,Fbank_listid,Fbatchno"
#data
order_base="'4251','2018022721','6225425177777777800004','wltest','1','16','6225425177777777800004','00'"
tablename ="epcc_check_201810.t_dc_list_06"
def writeDownSqlData(fileName,content):
fo = open(fileName,"w")
fo.write(content)
fo.close()
def make_t_tcpay_list(deal_num,Flistid,Ftde_id,Fbank_list):
filename ="data_order_"+Fbank_list+".text"
Fbatchno = 'B201810070011'
orderDataList = []