1000–5000行/批是常见推荐值，因其兼顾redo log容量限制（避免超innodb_log_file_size的30%触发强制刷盘）与锁持有时间（通常1–5秒内提交，避开默认50秒锁等待超时），并需结合autocommit=0、连接状态清理及避免executemany伪原子性等实操要点。
为什么1000–5000行/批是常见推荐值
这不是拍脑袋定的数字，而是由InnoDB日志机制和锁持有时间共同决定的。每批数据写入会生成redo log，若单批过大（比如超1万行），可能超过innodb_log_file_size的30%，触发强制刷盘阻塞；同时，行锁在事务提交前不会释放，1000–5000行通常能在1–5秒内完成提交，刚好避开innodb_lock_wait_timeout（默认50秒）的敏感区间。
实际取值还要看单行平均字节数：文本字段多、JSON长的表建议往1000靠；纯整型主键+短字符串可试探到5000。别硬套数字，用SELECT @@innodb_log_file_size;查当前值再算。
autocommit=0必须显式设置，否则分批失效
很多ORM或连接池默认开启autocommit=1，此时即使代码里写了BEGIN，只要下一条语句是SELECT或SET，事务就悄悄提交了——你自以为在分批，其实每条INSERT都在独立小事务里跑，反而放大锁竞争和日志压力。
- 执行前先确认：
SELECT @@autocommit;，不是1就安全 - 不放心就加一句：
SET autocommit = 0; - 用连接池时，每次分批前加
ROLLBACK;清空残留状态，避免复用脏连接
executemany()不等于事务原子性，慎用
executemany()只是客户端批量发送，MySQL服务端仍按单条语句解析执行。某一行违反唯一键约束时，前面成功的行已落盘，conn.rollback()救不回来——这和你想的“整批回滚”完全相反。
更可控的做法是拼单条多值INSERT INTO t (a,b) VALUES (),(),()...，再用execute()发过去。虽然拼SQL麻烦点，但语义清晰：整条语句要么全成，要么全败。
如果必须用executemany()，得提前在应用层去重：array_unique($rows, SORT_REGULAR)（PHP）或用set(tuple(row) for row in data_rows)（Python），否则同一批里两条相同主键的数据会直接报错，且错误位置难定位。
LOAD DATA INFILE不能自动分片，得先切文件
LOAD DATA INFILE本身是原子操作，不支持事务内部分批。想用它做大批量导入又不想锁死，只能先把大文件按行数切开，比如用split -l 2000 bigfile.csv chunk_生成多个小文件，再循环执行：
LOAD DATA INFILE '/path/chunk_aa' INTO TABLE t_user FIELDS TERMINATED BY ',';
注意两点：
- 每个
LOAD DATA INFILE语句自己就是一个事务，所以切分后仍要控制单个文件大小 - 临时禁用索引和外键（
ALTER TABLE t_user DISABLE KEYS;）只对MyISAM有效，InnoDB不认这个，得用SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;和ALTER TABLE ... DROP INDEX手动处理
executemany()带来的“伪原子性”幻觉——这些地方出问题，往往比性能慢更难排查。 
