如果您使用的是innodb和批量加载，这里有一些提示：
将你的csv文件按目标表的主键顺序排序：记住innodb使用集群主键，所以如果排序的话，加载速度会更快！
我使用的典型负荷数据：

truncate <table>;

set autocommit = 0;

load data infile <path> into table <table>...

commit;

可用于提高加载时间的其他优化：

set unique_checks = 0;
set foreign_key_checks = 0;
set sql_log_bin=0;

将csv文件分割成更小的块
我在批量装载期间观察到的典型导入统计：

3.5 - 6.5 million rows imported per min
210 - 400 million rows per hour

这篇博文已经有3年的历史了，但是它仍然是相关的，并且对于优化“加载数据填充”的性能有一些很好的建议：
http://www.mysqlperformanceblog.com/2007/05/24/predicting-how-long-data-load-would-take/

innodb是个不错的引擎。然而，它高度依赖于被“调整”。有一点是，如果您的插入不是按主键递增的顺序进行的，那么innodb可能会比myisam花费更长的时间。这可以通过设置更高的innodb\u buffer\u pool\u大小来轻松克服。我的建议是在专用mysql机器上将其设置为总ram的60-70%。