接上文，继续测试3000万条记录快速导入数据库。
一、导入前1000万条数据
清库、建库、新建表结构、导入前1000万条数据，结果：
■ 1000万行，有2索引导入耗时：16分钟
Query OK, 9999966 rows affected, 5920 warnings (16 min 12.95 sec)
Records: 9999966 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 5920
可见，导入千万条数据，性能下降明显。
二、导入前2000万条数据
清库、建库、新建表结构、导入前2000万条数据，结果：
■ 2000万行，无 索引导入耗时：45分钟
Query OK, 19999966 rows affected, 5920 warnings (45 min 2.05 sec)
Records: 19999966 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 5920
可见，导入更大量的数据，性能更是急剧下降，2000万条记录耗时长达45分钟！
由于是笔记本虚机，怀疑cpu性能、io性能、内存配置导致了这个结果。
三、导入后面的1000万条数据
由于一次导入千万条数据性能较低，因此决定把后面的1000万行，拆分为两部分，分两次导入，如下操作：
split -l 6000000 mysql_ab mysql_ab_
得到两个文件：
mysql_ab_aa 600万行
mysql_ab_ab 4579017行
插入mysql_ab_aa：耗时15分钟
LOAD DATA LOCAL INFILE '/root/mysql_ab_aa'
INTO TABLE tablename
FIELDS TERMINATED BY ', '
ENCLOSED BY "'"
LINES TERMINATED BY '\n';
Query OK, 6000000 rows affected (15 min 30.23 sec)
Records: 6000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0
插入mysql_ab_ab：耗时8分钟
LOAD DATA LOCAL INFILE '/root/mysql_ab_ab'
INTO TABLE tablename
FIELDS TERMINATED BY ', '
ENCLOSED BY "'"
LINES TERMINATED BY '\n';
Query OK, 4579017 rows affected (7 min 51.05 sec)
Records: 4579017 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0
四、建索引
再把对应的两个索引建上，每个索引耗时：3分钟
mysql> ALTER TABLE tablename ADD INDEX `master_id` (`master_id`);
Query OK, 0 rows affected (1 min 34.94 sec)
ALTER TABLE tablename ADD INDEX `code` (`code`);
Query OK, 0 rows affected (3 min 30.58 sec)
可见，3000万数据建普通索引，几分钟时间还是挺快的。
五、总结
纵观以上测试，导入3000万条数据耗时73分钟，如果将SQL文件拆分为单个文件500万条以内，可能会耗时更短，也许能控制在60分钟以内，如果电脑配置更高，则会更快。
后续继续在X86物理机做一个验证测试。