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手头有一个500多万条记录的csv文件，需要导入数据库。

一开始mysql表是默认innodb引擎的，表只有一个自增id主键，导入到大概十万左右的时候，速度缓慢到3-5条/每秒，所以这样肯定不行。当时查阅资料之后发现myisam表会比innodb的insert速度快，所以将表改成myisam引擎，速度挺快，但是到了十五万左右的时候速度又降下来了。

这个时候经过分析，发现瓶颈不是在insert，而是在select，我的逻辑是每次insert之前要根据orderid和productid来select查询一下表中是否已经有数据，如果没有再insert，瓶颈就是在select了。

到这里的时候，我决定把orderid和productid进行md5加密之后保存到redis中，然后之后只从redis中判断是否已存在，如果redis中没有的话，再去表中查询。这个方案上了之后，insert速度又提升了，直到到了120万条数据的时候，速度又慢下来了。

这个时候的数据都是新的，我从redis中检索的时候总是没有，所以还要去数据库中去select，这个时候数据库已经一百多万条数据，我分析了下每次查询都要消耗大概0.7秒，瓶颈就是在select查询这里，于是我决定给表添加index。

我决定给orderid和productid添加normal索引，索引有两种类型，hash和b-tree，因为hash在你是=查询条件的时候，可以一次定位，速度极快，因为我的select都是orderid=xxx and productid=xxx，所以决定使用hash索引。

上了索引之后，那个速度，就像飞一样了，现在已经到了300万了，一点没有慢下来的意思。insert速度在每秒5000左右。

所以我后悔啊，其实根本不需要额外使用redis来保存索引，mysql表自己的索引就很快。当然我在redis中保存索引是因为我的脚本总是挂，每次都要重新开始检索文件，所以也还有一定作用。

当然最后我才发现，csv文件可以直接导入mysql的。。。。。。瞬间感觉自己秀逗了。。。。。。

但是还好吧，如果不这么绕一圈，我也不会发现这么多问题，学到一些东西吧。

总结：

以后涉及到数据表的操作的，首先要考虑索引，另外如果要操作的数据量比较大，可以采用分库分表来操作，可以酌情分为20-100等等个表来倡导做。当然目前来看一个表数据到了几百万速度都没有多慢，所以如果要分库分表的话，估计是个天文数字才会用到。

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