在MySQL中，处理大数据表的拷贝和修改是一项挑战，特别是在数据量庞大的情况下。本文主要探讨了如何提升大数据表拷贝的效率，以应对可能遇到的问题，如数据库崩溃、性能下降或数据不一致。
当需要对大数据表进行ALTER操作，如添加或删除字段时，直接在原表上操作可能会带来风险。对于小规模数据，直接ALTER是可行的，但面对近千万行数据的表，这种做法可能导致数据库性能急剧下降，甚至崩溃。
针对这个问题，有以下几种解决方案：
1. **重新创建表**：`CREATE new_table SELECT * FROM old_table`。这种方法简单快速，但仅复制了数据和字段，没有复制表结构，如主键、索引和默认值。因此，这种方法并不推荐，因为它无法完整地保留原有表的所有属性。
2. **分两步操作**：
- `CREATE new_table LIKE old_table`：这一步确保新表与旧表结构完全相同，包括主键、索引和默认值。
- `INSERT INTO new_table SELECT * FROM old_table`：这一步将旧表数据复制到新表。对于数据量较小的情况（例如几万行），这是个不错的选择。但如果数据量达到数百万甚至上千万行，这种方法也会变得低效。
3. **利用`SELECT ... INTO OUTFILE`和`LOAD DATA INFILE`**：
- `SELECT * FROM money_info INTO OUTFILE '/var/lib/mysql-files/money.txt'`：将数据导出到文件。
- `CREATE TABLE money_info_cyq11 LIKE money_info`：创建新表。
- `LOAD DATA INFILE '/var/lib/mysql-files/money.txt' INTO TABLE money_info_cyq11`：将数据从文件导入新表。
- 对比测试显示，这种方法比直接INSERT语句快约4倍。尽管网上有人说能提升20倍，但在实际应用中可能并未达到这个数值。
在使用`SELECT ... INTO OUTFILE`时，需要注意`secure_file_priv`变量，它定义了允许导出文件的位置。通过`SHOW VARIABLES LIKE '%secure%'`可以查看这个设置，并确保导出到正确路径。
总结来说，高效地拷贝大数据表需要综合考虑表的结构和数据量。对于小规模数据，可以使用直接创建新表并插入的方式；对于大规模数据，利用文件导入导出的方法更为高效。在实施过程中，还需要关注MySQL的系统变量和安全设置，以确保操作的顺利进行。通过这些策略，可以有效地提高MySQL在处理大数据表拷贝时的效率，降低对数据库性能的影响，同时确保数据的一致性和完整性。
