从上述资料中，我们Neng出以下关于在MySQL中搞优良千万级数据批量导入速度的优化方法：

1. 选择合适的数据库引擎

   

   • 用InnoDB或MyISAM等适合巨大数据处理的数据库引擎。

2. 设置SQL批处理缓存

   • 用PreparedStatement和batch操作， 比方说pstmt.addBatch和pstmt.executeBatch，以搞优良效率。

3. 调整数据库配置

   • 调整缓冲区巨大细小、 连接数等参数，比方说innodb_buffer_pool_size和max_connections。

4. 用LOAD DATA INFILE命令

   • 通过LOAD DATA INFILE命令直接从文件导入数据，比逐条插入效率geng高大。

5. 优化插入语句

   • 用轻巧松的插入语句，避免麻烦的子查询或函数操作。

6. 关闭自动提交

   • 在施行一巨大堆插入操作前， 关闭自动提交，然后在全部操作完成后统一提交。

7. 用合适的数据类型

   • 用varchar/nvarchar代替char/nchar，以节省存储地方和搞优良查询效率。

8. 避免用游标

   • 游标效率较矮小，特别是在处理一巨大堆数据时。

9. 优化索引

   • 在常用查询的列上建立索引，但要避免索引过许多。

10. 少许些数据传输

    • 尽量少许些从客户端到数据库服务器的数据传输。

11. 用合适的工具

    • 用Navicat等数据库管理工具进行数据导入。

12. 开启rewriteBatchedStatements

    • 在JDBC连接字符串中设置rewriteBatchedStatements=true，以启用批量语句沉写。

13. 合理用临时表和表变量

    • 在适当的情况下用临时表或表变量Neng搞优良效率。

14. 避免用麻烦查询

    • 避免在WHERE子句中用麻烦的函数、算术运算或表达式。

15. 优化文件格式

    • 用合适的数据文件格式，以加迅速导入速度。

通过以上方法，Neng显著搞优良MySQL在处理千万级数据批量导入时的性Neng。