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在使用PhpMyAdmin的时候经常用到数据的导入和导出(Export/Import)，但是在导入大数据的时候由于php上传文件的限制和脚本响应时间的限制，导致phpMyAdmin无法导入大数据。很多时候都是由于文件过大，从本地浏览上传导入，容易中断失败，有没有更好的方法呢？
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方法：
在phpMyAdmin的目录下，找到根目录的config.inc.php文件，
打开config.inc.php文件，查找$cfg['UploadDir']，这个参数就是设定导入文件存放的目录，这碰樱梁里把值设定为：ImportSQLFile。
在phpMyAdmin目录下，建立以ImportSQLFile命名的文件夹，
把我们需要导入的数据文件，放到ImportSQLFile文件夹下面，非常简单，
登入phpMyAdmin，选择需要导入的数据，点击导航条上面的“导入”按钮，
选中“从网站服务器上传文件夹ImportSQLFile/中选择：”选项，并需要导入的数据文件，
最后点击“执行”颂皮，即可导入成功。
注意事项
如果在config.inc.php文件，没有找到$cfg['UploadDir']，可以自己在文件中添加上去即可。笑运
1、建议你读写数据和下载图片分开，各用不同的进程完成。
比如说，取数据用get-data.php，下载图片用get-image.php。
2、多进程的话，php可以简单的用pcntl_fork()。这样可以并发多个子进程。
但是我不建议你用fork，我建议你安装一个gearman worker。这样你要并发几个，就启几个worker，写代码简单，根本不用在代码里考虑thread啊，process等等。
3、综上，解决方案这样：
（1）安装gearman worker。
（2）写一个get-data.php，在crontab里设置它每5分钟执行一次，只负责读数据，然后把读回来的数据一条一条的扔到 gearman worker的队列里；
然后再写一个处理数据的脚本作为worker，例如叫process-data.php，这个脚本常驻内存。它作为worker从geraman 队列里读出一条一条的数据，然后跟你的数据库乱肆老数据比较，进行你的业务逻辑。如果你要10个并发，那就启动10个process-data.php好了。处理完后，如果图片地址有变动需要下载图片，就把图片地址扔到 gearman worker的另一个队列里。
（3）再写一个download-data.php，作为下载图片的worker，同样，你启动10个20个并发随便郑磨你。这个进程也常驻内存运行，从gearman worker的图片数据队列里取数据出来，下载图片
4、常驻进程的话，就是哗丛轿在代码里写个while(true)死循环，让它一直运行好了。如果怕内存泄露啥的，你可以每循环10万次退出一下。然后在crontab里设置，每分钟检查一下进程有没有启动，比如说这样启动3个process-data worker进程：
* * * * * flock -xn /tmp/process-data.1.lock -c '/usr/bin/php /process-data.php /dev/null 21'
* * * * * flock -xn /tmp/process-data.2.lock -c '/usr/bin/php /process-data.php /dev/null 21'
* * * * * flock -xn /tmp/process-data.3.lock -c '/usr/bin/php /process-data.php /dev/null 21'
不知道你明白了没有
大数据对于我们这些从业者来说，是不太喜欢说的一个词。所谓内行看门道，外行看热闹，大数据这两年风风火火，大家都争先恐后的讨论着，但说到如何掌握或者运用，很多人是不知所措的。
私以为，大数据的核心在三个地方：数学+计算机知识+业务
先说说题主说到的编程，我在这里将它纳入计算机知识这一部分，因为编程对于我们来说只是大数据的冰山一角。这两年大数据的发展，绝对不是因为编程语言的进步，很大一部分吵耐是由于宽掘计算机工具的进步或者硬件的提升。 尤其是现在计算机硬件价格的下跌，以及大数据处理工具的发展，如hadoop,spark等，带来了数据处理能力的飞速提升，才导致了现在大数据的越来越火。
至于我们说的数据挖掘知识和编程语言，这些都是很早以前就已经存在的知识，这几年也没有得到很令人惊喜的新进展（我说的是知识本身，不是指应用）。
总之： 大数据之所以得到人们关注，最重要的是数据处理工具的进步以及数据量的累积（尤其是互联网）
那么是不是说明 掌握编程或者计算机工具就是迈入大数据的关键路径呢？
答案：显然不是，数学才是真正的核心知识。
没慎碰核错，数学是在数据挖掘领域非常重要的甚至是核心的部分，编程只是工具，真的只是工具。 编程语言有好几十种吗，但是数据挖掘理论知识就那儿点。 你用任何一门语言去实现你的数学思想便可以达到数据挖掘的目标。 学术研究甚至可以抛弃编程，完全只研究算法（注意：这样的话会容易造成纸上谈兵）。