能，mysql原生支持单条insert语句插入多条记录，语法为insert into t (a,b) values (1,2), (3,4), (5,6)；错误写法是用分号分隔多条独立insert，多数驱动默认禁用。
MySQL INSERT 一次能插入多条记录吗
能，而且官方支持。单条 INSERT 语句配合多个 VALUES 子句，就是最基础、最兼容的批量插入方式。
它不是“模拟”批量，而是 MySQL 原生语法，5.7 和 8.0 都完全支持，也不依赖客户端驱动特殊处理。
常见错误是写成多个独立的 INSERT 语句用分号连在一起，比如：
INSERT INTO t (a,b) VALUES (1,2); INSERT INTO t (a,b) VALUES (3,4);这在命令行或某些客户端里看似能执行，但本质是**多条语句**，多数编程语言的 MySQL 驱动（如 Python 的 pymysql、Go 的 database/sql）默认禁用多语句执行，会直接报错 Commands out of sync 或 multi-statement disabled。
正确写法是合并为一条：
INSERT INTO t (a,b) VALUES (1,2), (3,4), (5,6);INSERT … VALUES 和 INSERT … select 哪个更适合批量导入
取决于数据来源：
- 如果数据已在应用内存中（比如从 CSV 解析出几千行），用
INSERT ... VALUES拼接多值是最直接的选择； - 如果目标数据已在另一张表、或可通过 SQL 计算得出（比如归档老数据、按条件聚合后落库），
INSERT ... SELECT更安全高效，避免网络传输和拼 SQL 的风险； -
INSERT ... SELECT还能天然绕过应用层的字符编码、NULL 处理等陷阱，但无法插入常量混合字段（除非用SELECT 1 AS a, 'foo' AS b这种写法）。
注意：INSERT ... SELECT 在事务中可能触发更长的锁等待，尤其目标表有主键/唯一索引时，需留意死锁日志。
大批量插入时为什么加事务反而变慢了
不是事务本身慢，而是没控制好提交粒度。很多人写成：
BEGIN; INSERT INTO t VALUES (1,2), (3,4), ..., (99999,100000); COMMIT;单事务塞几十万行，会导致：
- InnoDB redo log 写满被迫刷盘，频繁 fsync；
- undo log 膨胀，影响 MVCC 性能；
- 锁持有时间过长，阻塞其他读写；
- 一旦失败，整个事务回滚代价极高。
实操建议：每 1000–5000 行包一个事务，具体看单行大小和服务器 I/O 能力。例如 Python 中可循环分批：
for i in range(0, len(rows), 2000):<br> batch = rows[i:i+2000]<br> cursor.executemany("INSERT INTO t (a,b) VALUES (%s,%s)", batch)<br> conn.commit()别用 executemany 直接喂十万条——它底层仍是逐条发 INSERT，不等价于多值 VALUES 语法。
LOAD DATA INFILE 和 INSERT … VALUES 的性能差距有多大
在千行级以上，LOAD DATA INFILE 通常快 5–20 倍，因为它绕过了 SQL 解析、权限检查、字符集转换等步骤，直接走存储引擎接口。
但它有硬性限制：
- 文件必须位于 MySQL 服务端本地（或启用了
local_infile=ON并信任客户端路径）； - 需要
FILE权限，生产环境常被禁用； - 对字段类型校验弱，容易静默截断或转成 0，出错难定位；
- 不能触发
INSERT触发器，也不走外键约束检查（除非显式开启FOREIGN_KEY_CHECKS=1）。
所以日常开发用 INSERT ... VALUES 分批 + 事务更稳妥；etl 场景且可控环境下，优先上 LOAD DATA INFILE。
真正容易被忽略的是 autocommit 和 unique_checks 的组合影响：大批量插入前设 SET autocommit=0, unique_checks=0, foreign_key_checks=0 能再提一截速度，但结束后必须手动恢复，否则后续 DML 可能破坏数据一致性。