环境准备

在虚拟机中安装好mysql8.0.19，存储引擎选择innoDB，并新增一个数据库，并创建t_user表，为简单起见，就2个字段，id和name；为减少网络可能存在问题。不需要建立索引，毕竟导入大数据，有索引的话，还需而外维护，那性能更慢。

create table t_user(id int, name varchar(20));

可到官网下载KETTLE，国内网站只更新到8.0，我下了最新版本《pdi-ce-9.0.0.0-423.zip》，使用方法一样，解压就能用，当然它是java编写的，所以需要jdk支持，测试过，只支持jdk1.8，jdk11以上不支持。所以我改了我本机的jdk环境。

具体操作

kettle启动，windows下执行spoon.bat,mac下执行spoon.sh,spoon是kettle的图形化界面。

我这是mac机器，所以执行以下命令

./spoon.sh

正常的话就能看到启动页面

在输入选项里面选择文本输入，文本输入可以理解为数据源，把这个数据源导入到mysql当中，文本文件数据类似下图，有1000万条数据，我是用程序自动生成。简单起见，只有id和name字段。

拖拽文本输入控件，并做一些简单配置，因为我这txt文件用了逗号分隔，所以只要再内容选项中设置分隔符，其余保持默认就好了

在字段选项生成字段

新增一个表输出，此项就是需要把数据导入的目标。因为我们需要导入到mysql当中，所以需要把mysql驱动导入到kettle的安装目录的lib包下，需要重启kettle。

配置数据源，选择mysql，配置比较简单

最后，在文本输入和表输出之间建立一个关联关系，有个专门的术语-跳，表示数据的流向关系，从文本获取数据源，传到数据库表中。大概的配置就完成了，之后再执行前，做一些优化工作，提高性能。

在db连接选项中配置参数，目的是使用批量插入的方式，并且利用压缩数据方式，提高传递到服务器的效率

useServerPrepStmts=false

rewriteBatchedStatements=true

useCompression=true

因为是大批量数据迁移,主要影响抽取速度的是表输出,因此目标数据数据库我开了10个线程进行写入。这里注意，我文本输入1000万数据都在一个文本中，不需要开线程，否则会重复读取数据，当然可以建立多个输入，这样可以重复利用cpu。

这样就可以执行数据导入了。

最终结果每秒读取11万条数据，最终完成1000万数据导入，2分钟不到。效率同mysqlimport命令，当然理论来说，jdbc效率是没有原生导入命令高的，所以不要指望kettle按秒来导入。