一个高性能的CSV文件导入MySQL数据库的Spring Boot工具，支持自动类型推断、动态建表、流式处理和批量导入。

源码

https://github.com/ShouZhiDuan/easydo/tree/main/csv-import-mysql

主要特性

• 🚀 高性能: 使用HikariCP连接池和批量操作，支持大文件快速导入
• 🧠 智能类型推断: 自动分析CSV数据并推断最适合的MySQL字段类型
• 📊 动态建表: 根据CSV文件结构自动创建对应的MySQL表
• 🔄 流式处理: 边读取CSV边插入数据库，内存占用低
• 📈 批量操作: 支持自定义批次大小的批量插入
• 🔍 自动索引: 支持指定字段自动创建索引
• ⚙️ 灵活配置: 支持动态数据库连接配置
• 🎯 解耦设计: CSV处理和数据库操作完全分离

技术栈

• Spring Boot 2.7.14
• Spring JDBC Template
• HikariCP 连接池
• Apache Commons CSV
• MySQL 8.0+
• Maven

快速开始

1. 环境要求

• Java 11+
• Maven 3.6+
• MySQL 8.0+

2. 构建项目

mvn clean package

3. 使用方式

交互式模式

java -jar target/csv-import-1.0.0.jar --interactive

按提示输入CSV文件路径、数据库连接信息等参数。

命令行模式

java -jar target/csv-import-1.0.0.jar \
  /path/to/data.csv \
  "jdbc:mysql://localhost:3306/testdb" \
  root \
  password \
  "id,user_id,created_date" \
  2000 \
  1000

参数说明：

• 参数1: CSV文件路径
• 参数2: MySQL数据库URL
• 参数3: 数据库用户名
• 参数4: 数据库密码
• 参数5: 索引列名（可选，多个用逗号分隔）
• 参数6: 批次大小（可选，默认1000）
• 参数7: 样本大小（可选，默认1000）

编程方式使用

@Autowired
private CsvImportService csvImportService;

public void importData() {
    // 配置数据库连接
    DatabaseConfig config = new DatabaseConfig(
        "jdbc:mysql://localhost:3306/testdb",
        "root",
        "password"
    );
    
    // 指定需要创建索引的列
    List<String> indexColumns = Arrays.asList("id", "user_id");
    
    // 执行导入
    csvImportService.importCsv(
        "/path/to/data.csv", 
        config, 
        indexColumns, 
        2000,  // 批次大小
        1000   // 样本大小
    );
    
    // 关闭连接
    csvImportService.closeConnection();
}

核心组件

1. CsvService

负责CSV文件处理：

• 解析CSV文件头部
• 数据类型推断
• 流式数据读取
• 表名提取

2. DatabaseService

负责数据库操作：

• 动态创建数据库连接
• 创建表结构
• 批量数据插入
• 创建索引

3. CsvImportService

主要业务逻辑：

• 整合CSV处理和数据库操作
• 控制导入流程
• 错误处理和日志记录

数据类型映射

CSV数据特征	推断的Java类型	MySQL字段类型
纯整数	INTEGER	INT
长整数(10位+)	LONG	BIGINT
小数	DOUBLE	DOUBLE
true/false/yes/no/1/0	BOOLEAN	BOOLEAN
日期格式	DATE	DATE
日期时间格式	TIMESTAMP	TIMESTAMP
其他	STRING	VARCHAR/TEXT

性能优化

1. 连接池优化

DatabaseConfig config = new DatabaseConfig(url, username, password);
config.setMaximumPoolSize(50);     // 最大连接数
config.setMinimumIdle(20);         // 最小空闲连接
config.setConnectionTimeout(30000); // 连接超时

2. 批量操作优化

• 使用rewriteBatchedStatements=true参数
• 适当增加批次大小（建议1000-10000）
• 启用预编译语句缓存

3. MySQL配置优化

-- 临时禁用约束检查（导入时）
SET foreign_key_checks = 0;
SET unique_checks = 0;
SET autocommit = 0;

-- 调整缓冲区大小
SET innodb_buffer_pool_size = 1G;
SET bulk_insert_buffer_size = 256M;

配置说明

application.yml配置

csv-import:
  default:
    batch-size: 1000        # 默认批次大小
    sample-size: 1000       # 默认样本大小
    connection-timeout: 30000 # 连接超时时间
    max-pool-size: 20       # 最大连接池大小
    min-idle: 5             # 最小空闲连接数
  
  performance:
    enable-batch-rewrite: true      # 启用批量重写
    enable-prep-stmt-cache: true    # 启用预编译缓存
    prep-stmt-cache-size: 250       # 缓存大小

错误处理

• 文件不存在: 检查CSV文件路径是否正确
• 数据库连接失败: 检查数据库URL、用户名、密码
• 类型转换错误: 工具会自动降级为字符串类型
• 内存不足: 减少批次大小或增加JVM堆内存

最佳实践

1. 大文件处理: 使用较大的批次大小（5000-10000）
2. 类型推断: 增加样本大小提高准确性
3. 索引策略: 在数据导入完成后创建索引
4. 连接池: 根据并发需求调整连接池大小
5. 监控: 关注日志输出，监控导入进度

示例数据

创建测试CSV文件 users.csv：

id,name,age,salary,is_active,created_date
1,John Doe,25,50000.50,true,2023-01-01
2,Jane Smith,30,60000.75,false,2023-01-02
3,Bob Johnson,35,70000.00,true,2023-01-03

导入命令：

java -jar csv-import-1.0.0.jar \
  users.csv \
  "jdbc:mysql://localhost:3306/testdb" \
  root \
  password \
  "id,name"

生成的MySQL表结构：

CREATE TABLE `users` (
  `id` INT,
  `name` VARCHAR(255),
  `age` INT,
  `salary` DOUBLE,
  `is_active` BOOLEAN,
  `created_date` DATE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE INDEX `idx_users_id` ON `users` (`id`);
CREATE INDEX `idx_users_name` ON `users` (`name`);