大数据量表索引太多，load花费时间太长怎么优化啊？
有个1300万数据的表，28个字段，14个有索引，往里头load的时候，都得花十几分钟，在不减少索引个数的情况下，怎么才能减少load花费的时间啊？各位大神都有啥子诀窍啊？我们想在load前把索引去了，然后load完成后再加上索引，能不能提高效率啊？以前有没有试过类似操作啊？


[解决办法]
去掉索引，LOAD数据，增加索引
[解决办法]
索引多的话，有索引再LOAD数据，要频繁更新索引，索引越多，需要更新时间也越多，
你可以测试一下，关闭索引再导入，再建立索引的方法

[解决办法]

引用:

重建索引也要花很长时间，这两者相比能在时间上有大的差距吗？

差不多。


[解决办法]
如果联机要访问这个表的话，去掉索引会影响正常系统的运行，得不偿失啊。还有你这个表是有存量数据的吗？如果有有多大的数据量。如果只是空表来做load，而且联机不访问，那去掉索引load当然可以的。
[解决办法]
一般在LOAD数据时，都要在使用较少的时候，且建立索引时要锁表
[解决办法]

引用:

有300万存量，每天批量时候需要向其中load900万数据，跑批的时候是没有其它任务访问的。

这种情况，建议去掉索引，再LOAD，结束后建立索引
[解决办法]
甚至新建索引有可能比直接带索引load还要慢

呵呵，在MYSQL下也测试过，带索引load比去掉索引后LOAD再建立索引要快一些
[解决办法]

引用:

有个1300万数据的表，28个字段，14个有索引，往里头load的时候，都得花十几分钟，在不减少索引个数的情况下，怎么才能减少load花费的时间啊？各位大神都有啥子诀窍啊？我们想在load前把索引去了，然后load完成后再加上索引，能不能提高效率啊？以前有没有试过类似操作啊？

一次性LOAD用十多分钟时间不多呵!

如果是经常性的, 能做差异性LOAD吗? 例如1300万条已LOAD了, 以后只需LOAD新增或被修改的.

都不能的话, 那只能快换硬盘了.