1、建缓冲区。比如其他类型的高速缓存（redis等）作为中间缓冲层。数据的查询，更改首先在这个层处理，处理完再更新到对应的数据库。注意额外增加锁，或者缓存机制防止缓存击穿，雪崩导致系统崩溃。
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2、写一个存储过程，用游标小批量的更新，更新时注意不要锁全表就可以了。
3、首先， 插入上万条数据，对于数据库来说并不是“很大”的工作量，一般配置的笔记本电脑都可以在1分钟内完成。 所以最简单、最灵活的办法还是写SQL语句。
4、InnoDB 的设计目标是处理大容量数据库系统，它的 CPU 利用率是其它基于磁盘的关系数据库引擎所不能比的。
5、mysql在常规配置下，一般只能承受2000万的数据量(同时读写，且表中有大文本字段，单台服务器)。现在超过1亿，并不断增加的情况下，建议如下处理：1分表。
6、其实就跟分页获取数据类似，网上这种例子就比较多了，分段获取你可以把当前获取的最大的自增id存储在文件、数据库或者memcache中，下一段用大于这个做条件，然后遍历完再更新这个数就行了。
1、第三，如果实在搞不定，需求方一定要按照数据库容易接受的方式去写SQL，这个成本会下降的非常快，这个是常规的MySQL慢的诊断思路。
2、可以看到执行时间变成了 0.67s。整理 我们诊断的关键点如下：\ 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。
3、几方面：硬件，软件，以及语言 硬件，是不是抗不住，软件，mysql是不是没有设置好，数据库设计方面等，语言，SQL语句写法。下面是一些优化技巧。
4、MySQL数据库有几个配置选项可以帮助我们及时捕获低效SQL语句1，slow_query_log这个参数设置为ON，可以捕获执行时间超过一定数值的SQL语句。2，long_query_time当SQL语句执行时间超过此数值时，就会被记录到日志中，建议设置为1或者更短。
sql语句中，添加记录的语法为：insert into 表名 （col1，col..coln）values(value1，value..valuen)；其中，如果你插入的每一列都是顺序插入，无一缺漏的话，（col1，col..coln）可以省略。
硬盘读写速度会影响输入库的写入速度的，另外看看你的mysql是不是加了好多索引，或者是不是远端数据库。。
插入数据会非常慢，建议插入到临时表，然后用一个语句（INSERT INTO XXX SELECT FTOM TMPXXX）把数据插入，这样速度会快一点，如果想更快，需要减少不必要的索引，如果大批量的插入，可以插入前删除索引，插入后重新建立。
MySQL Jdbc驱动在默认情况下会无视executeBatch()语句，把我们期望批量执行的一组sql语句拆散，一条一条地发给MySQL数据库，直接造成较低的性能。
个办法，blob拆到另外一个表中，针对7W多数据，不是每条数据都有blob情况。
normal和bulk，即普通插入和批量加载。批量加载需要先将索引drop掉，在加载完成后重新创建，但是这种方式在对付 大数据量时很慢，例如下文测试hisdeliver 1个月的数据抽取，286万记录，需要4分47秒，比普通插入 要慢很多。
