MySQL数据高效导入Apache Doris的CSV转换方案

1. 背景与需求分析

最近在数据迁移项目中遇到了一个典型问题：需要将MySQL中的200多万条数据高效导入到Apache Doris分析型数据库中。Doris作为一款MPP架构的分析型数据库，虽然语法兼容MySQL，但在大数据量导入场景下，直接使用INSERT语句效率极低。

最初尝试了两种常见方法：

1. 直接执行原始INSERT语句：耗时数小时仍未完成
2. 改用批量INSERT语句：性能虽有提升但仍不理想

这两种方法的主要瓶颈在于：

• 每条INSERT语句都需要经过完整的SQL解析、优化和执行过程
• 网络往返开销大，特别是跨机房传输时
• 事务日志写入成为性能瓶颈

2. 技术方案选型

经过调研，Doris对CSV格式的批量导入支持最好，其Stream Load功能可以：

• 绕过SQL解析层直接加载数据
• 支持高达100MB/s的单节点导入速度
• 自动并行化处理

但直接导出CSV会遇到两个关键问题：

1. 字段内容中的分隔符会导致列错位
2. 特殊字符（如换行符）会破坏CSV格式

因此需要开发一个转换工具，能够：

• 正确解析INSERT语句中的字段值
• 处理各种边界情况（NULL值、特殊字符等）
• 生成符合RFC4180标准的CSV文件

3. 核心实现解析

3.1 工具架构设计

开发了一个Java实现的SQL转CSV工具，主要处理流程如下：

1. 输入处理：逐行读取SQL文件，过滤非INSERT语句
2. 元数据提取：从第一条INSERT语句提取表字段名
3. 值解析：使用状态机解析VALUES部分
4. 格式转换：将解析结果转换为CSV格式
5. 输出写入：生成标准CSV文件

3.2 关键算法实现

3.2.1 VALUES解析状态机

java复制private static List<String> parseSimple(String valuesStr) {
    List<String> values = new ArrayList<>();
    StringBuilder current = new StringBuilder();
    boolean inQuotes = false;
    char quot