对mysql读入性能进行测试，主要对以下项目进行了测试：

1.insert批量读入时，不同batchsize的性能；

2.load和批量insert性能比较；

3.两种mysql引擎下load性能的比较；

4.使用java和python的读入的比较(空表和非空表)；

测试使用mysql 5.1.73, 内存4G, CPU 3.1 GHz Intel Core i7。

使用了三种表：table1无索引,table2有两个索引,table3有两个索引，其中一个为唯一键。详细请看buildTable.sql。

测试用数据有100000行，使用generateData.py生成，其中1/3数据的id重复。

注：写到空表里.

纵轴为每秒写入的行数。横轴表示不同的batchSize，分别为[100000,10000,1000,100,10,1]，单位为条。

当写入无索引的表时，batchsize=1000条时表现出较优的性能；写入有索引的表时，在测试的范围内，batchsize越大，性能越好。需要测试更大的数据量。

注:load1表示load ignore,load2表示load replace, insert batchSize 为1万条。

比较load ignore和replace:当有唯一索引时，因为发生替换，load replace的性能较ignore有较多下降。

无论是空表还是非空表，load ignore的性能都优于insert。性能的提升根据引擎的类型有所不同。

注：写到空表里

当写入有索引的表时，MyISAM的批量insert性能要劣于InnoDB，而load性能要优于InnoDB。原因参考：

If you use LOAD DATA INFILE on an empty MyISAM table, all nonunique indexes are created in a separate batch (as for REPAIR TABLE). Normally, this makes LOAD DATA INFILE much faster when you have many indexes.

测试用机器：内存6266MB,CPU i5 7500,Mysql 引擎 为MyISAM。使用空表table3。

python平均插入速度为22271条/s，java为22458条/s (含读取数据的时间)

MySql分100次批量插入10000000条记录到table3,用时466.253 s,平均每秒执行21447.5条

显而易见，使用python和java访问mysql，性能接近。java每批次建立连接和只建立一次连接，速度接近。