面试题：MySQL表数据导入导出的性能优化与故障处理

Question

在高并发环境下进行MySQL表数据导入导出操作时，如何优化性能以避免出现锁争用、I/O瓶颈等问题？如果在数据导入过程中遇到数据格式错误导致部分数据无法导入，同时又要保证已导入数据的事务完整性，你会如何处理？请详细说明技术方案和涉及到的MySQL特性。

Answer 1

优化高并发下MySQL表数据导入导出性能

1. 避免锁争用
   • 使用合适的存储引擎：InnoDB引擎支持行级锁，相比MyISAM的表级锁，能减少锁争用。在高并发场景下，建议使用InnoDB。例如，创建表时指定ENGINE=InnoDB。
   • 批量操作：将多个插入操作合并为一个批量插入，减少锁的持有时间。如使用INSERT INTO table_name (col1, col2) VALUES (val1_1, val1_2), (val2_1, val2_2); 而非多次单条插入。
   • 优化事务：尽量缩短事务的执行时间，将大事务拆分成小事务。例如，不要在事务中进行不必要的复杂计算或网络请求。
2. 避免I/O瓶颈
   • 优化磁盘I/O：使用高性能的存储设备，如SSD。同时，合理配置MySQL的缓冲池参数，如innodb_buffer_pool_size，将经常访问的数据缓存到内存，减少磁盘I/O。
   • 异步处理：可以使用MySQL的LOAD DATA INFILE语句异步加载数据，该语句能快速将数据文件导入表中，减少I/O等待时间。并且在导入时可以指定IGNORE选项跳过重复记录，避免因重复检查带来的I/O开销。

处理数据导入格式错误及事务完整性

1. 技术方案
   • 使用事务和保存点：开启事务后，在导入数据前设置保存点（SAVEPOINT savepoint_name）。在数据导入过程中，如果遇到格式错误导致部分数据无法导入，使用ROLLBACK TO SAVEPOINT savepoint_name回滚到保存点，保证已导入数据的事务完整性。然后可以对错误数据进行处理，如记录到日志文件，修正后重新导入。
   • 数据验证和预处理：在数据导入前，先对数据进行格式验证和预处理。可以编写脚本（如Python脚本结合pandas库）对数据文件进行检查和清洗，确保导入的数据格式正确，减少导入过程中的错误。
2. 涉及到的MySQL特性
   • 事务（Transaction）：MySQL的InnoDB引擎支持事务，通过START TRANSACTION开始事务，COMMIT提交事务，ROLLBACK回滚事务，保证数据的一致性和完整性。
   • 保存点（Savepoint）：允许在事务内部设置标记点，以便在需要时回滚到该标记点，而不是回滚整个事务，这一特性有助于在复杂操作中更灵活地处理错误。