最近发现了一个 Mysql 快速导入数据方法load data infile。
下面用几条命令来给大家看看，效率结果。
简单说下：
准备数据
1.txt ,开始只有 10 万数据，后来用 vim 添加到了 2000 万行，用 Windows 下的编辑器直接卡机的，Windows 下安装 Gvim 可以的。数据表类型 Innodb，没做任何的索引优化。
插入
1.导入 10 万行记录不到 1 秒
mysql> load data infile './1.txt' into table article (keywords);Query OK, 107200 rows affected (0.96 sec)Records: 107200 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0
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插入 10w 数据，耗时 0.96 sec
2.导入 2000 万行的数据量
mysql> load data infile './1.txt' into table article (Query OK, 20000000 rows affected (5 min 53.02 sec)Records: 20000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0
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插入 2000w 数据，耗时 5 min 53.02 sec
使用 count 统计
1.在 9000 万中统计数据(count)
mysql> select count(id) from article ;+-----------+| count(id) |+-----------+| 92893775 |+-----------+1 row in set (1 min 28.86 sec)
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耗时 1 min 28.86 sec
2.查询 1 亿 1 千万的数据，比上一个明显的时间多了
mysql> select count(id) from article ;+-----------+| count(id) |+-----------+| 112893775 |+-----------+1 row in set (5 min 18.83 sec)
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耗时：5 min 18.83 sec
3.用 count(*)时间减少了 25 秒左右
mysql> select count(*) from article ;+-----------+| count(*) |+-----------+| 112893775 |+-----------+1 row in set (4 min 5.53 sec)
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耗时：4 min 5.53 sec
4.用 count(1)直接节省 1 分 40 秒
mysql> select count(1) from article ;+-----------+| count(1) |+-----------+| 112893775 |+-----------+1 row in set (3 min 36.59 sec)
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耗时：3 min 36.59 sec
5.MYISAM 引擎
mysql> select count(1) from test;+-----------+| count(1) |+-----------+| 326039962 |+-----------+1 row in set (0.08 sec)
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耗时：0.08 sec
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