MySQL数据库初始化那些事儿，怎么弄才能跑得更快点啊

MySQL数据库初始化那些事儿,怎么弄才能跑得更快点啊

直接上干货,数据库初始化，说白了就是把你准备好的数据库结构（建表语句）和初始数据（比如一些基础配置信息）灌到一个空的MySQL里，让它能跑起来，这个过程如果文件很大或者表很多，就会很慢，想快一点，可以试试下面这些法子，很多是老师傅们和官方文档里总结出来的。

第一招：别用“mysql < file.sql”了，进到MySQL里面再用SOURCE命令。 听起来有点反直觉，但很多人实测过，包括Percona（一家知名的数据库服务公司）的技术文章里也提到过，在MySQL客户端内部使用SOURCE /path/to/file.sql命令，通常比在系统shell里用mysql -u root -p < file.sql这种方式要快，原因大概是少了一些终端交互和解析的开销，你完全可以先mysql -u root -p连进去，然后执行SOURCE your_big_file.sql。

第二招：初始化前，先让MySQL“轻装上阵”。 在导入大量数据时，可以临时调整一些设置，让MySQL不用操心别的事，专心“吃”数据，这些方法在MySQL官方手册的“优化数据导入”部分有提及。

• 关掉二进制日志（binlog）： 如果你初始化的是一个全新的库，并且不需要记录这段时间的操作（比如不是为了主从复制），可以在导入前临时在会话级别设置SET sql_log_bin=0;，这样MySQL就不会把这些建表插数据的操作记日志了，能省很多磁盘写入。注意： 用完记得改回来。
• 关闭唯一性检查和外键检查： 如果你的数据本身确认是没问题的，可以在导入前执行SET UNIQUE_CHECKS=0; SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;，这能让插入速度大幅提升，尤其是表里有唯一索引或外键约束时，导入完成后，再SET UNIQUE_CHECKS=1; SET FOREIGN_KEY_CHECKS=1;恢复，这个技巧在处理有关系的表时特别管用。

第三招：把一个大文件拆开，并行着灌。 如果是一个巨大的SQL文件，里面有很多张表，用一个线程导就是“单车道排队”，你可以想办法把它拆开，用sed命令或者一些简单的脚本，把建表语句和数据按表拆成多个.sql文件，可以用一些简单的并行工具（比如Linux下的xargs配合-P参数）同时跑多个mysql进程来导入不同的文件，不过这个需要一点动手能力，要确保表之间没有严格的先后依赖关系，阿里的工程师们在一些技术分享里就提到过用并行加载来提升效率。

第四招：直接用更快的工具来导入。 如果数据是从另一个MySQL实例来的，考虑不用标准的mysqldump出来的SQL文件格式，像mydumper（对应恢复工具是myloader）这样的开源工具，它备份出来本身就是多个文件，并且恢复（也就是初始化）时支持多线程，速度比传统的mysql命令快很多，它的原理就是并行导出和导入，Percona的博客里经常把它作为高性能逻辑备份恢复的推荐工具。

第五招：考虑文件格式和硬件——最根本的加速。

• 文件格式： 如果数据量真的非常大，逻辑导入（SQL语句）可能永远不够快，这时候可以考虑物理备份恢复，你用XtraBackup（Percona开源的物理备份工具）对一个已经建好并带有数据的实例做全备，然后在新机器上恢复这个备份文件，这种方法是直接复制数据文件，跳过了SQL解析和构建的过程，恢复速度极快，但这通常用于克隆整个实例，而不是单纯的“初始化”一个schema。
• 硬件相关： 这是最实在的，根据《Linux性能优化实践》等系统类书籍中的普遍观点，数据库初始化是密集的IO操作，把数据文件放在SSD固态硬盘上，速度会比机械硬盘快几个数量级，给MySQL分配足够的内存（innodb_buffer_pool_size），让它在导入过程中能更多地缓存在内存里操作，也能显著减少磁盘读写。

想快，首先试试在MySQL客户端内用SOURCE命令，并临时关闭日志和检查，如果数据量大，拆分成多个文件并行导入，或者换用myloader这样的多线程工具，如果是对整个实例的“初始化”，物理备份恢复是最快的，永远别忘了硬件是基础，SSD和足够的内存是最大的“加速器”，具体用哪一招，得看你手头的数据量、格式和实际条件来选。