在MySQL数据库中，当进行大量的数据导入操作时，可能会导致表被锁定，从而影响其他查询和更新操作的性能。为了避免这种情况发生，在执行批量导入任务时可以采取以下几种措施。
优化SQL语句
使用批量插入
将多条记录合并为一个INSERT INTO语句，这样不仅可以减少网络传输次数，还能降低事务提交频率，进而减轻对表锁的压力。例如：
INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (value1_1, value2_1),(value1_2, value2_2);
合理设置字段默认值
尽可能利用字段的默认值特性，减少不必要的NULL或重复值的写入，以此来简化SQL语句结构，提高执行效率。
调整服务器配置参数
增大innodb_buffer_pool_size
InnoDB存储引擎会把数据先加载到内存中的缓冲池再进行磁盘I/O操作，适当增加此参数可加快数据读取速度，缩短加锁时间。
修改tmp_table_size与max_heap_table_size
如果临时表过大而超出这两个参数限制，则会被转换成磁盘上的MyISAM表，这会导致严重的性能问题。因此需要根据实际情况调整它们的大小以确保大多数临时表能够在内存中完成处理。
选择合适的时间段进行导入
尽量避开业务高峰期，在低峰时段安排批量导入任务，此时系统负载较低，能够有效减少与其他操作之间的冲突，降低表被锁定的风险。
启用延迟键更新
对于某些版本的MySQL来说，可以在my.cnf文件中添加“delay_key_write=ALL”，使得索引页只在必要时才刷新到磁盘上，从而减少了因频繁修改索引所带来的额外开销。
采用分区表技术
通过创建分区表的方式将一张大表拆分成多个小部分，每个分区内独立管理各自的索引和数据块，即使是在同一张逻辑表内同时存在多个写入进程也不会造成整个表级锁定现象的发生。
以上就是在MySQL数据库中进行大批量数据导入时避免锁定表的一些方法，实际应用过程中还需要结合具体场景灵活运用，并且定期监控数据库性能指标，以便及时发现问题并做出相应调整。
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