在内存限制为 100M 的环境下，采用 PHP 语言将大小为 1G 的 CSV 文件导入数据库，请阐述具体的实现思路与步骤。
考察说明
考察在内存受限条件下处理大数据文件的方案设计与工程实践能力。
回答思路
- 【回答框架 1】采用流式读取，逐行或分批读取 CSV 文件，避免一次性将整个文件载入内存。使用 PHP 的 fopen 和 fgetcsv 函数逐行解析，每行处理完毕后释放变量，确保内存占用保持低位。
- 【回答框架 2】利用数据库批量插入机制提升效率，例如每读取 1000 至 5000 行执行一次 INSERT，采用预处理语句（PDO prepare）减少重复解析开销，同时减少网络往返次数。
- 【回答框架 3】事务处理：将大批量插入包裹在事务中，可以显著提升写入速度，但需注意事务大小，避免因单次事务过大导致数据库锁与回滚日志膨胀，建议根据实际测试调整批量提交的行数。
- 【回答框架 4】考虑使用 LOAD DATA INFILE 等数据库原生导入工具，但需注意文件格式与字段映射，若允许，可先进行文件格式预处理或字段校验。
- 【回答框架 5】对数据库性能优化：在导入前暂时禁用或延迟更新索引、触发器等，导入完成后重建，以加速写入。
- 【关键点 1】使用 fopen 和 fgetcsv 逐行读取 CSV，避免 file_get_contents 或 file 函数导致内存溢出。
- 【关键点 2】采用批量插入和事务控制，每批 1000-5000 行，使用预处理语句提升效率。
- 【关键点 3】如需更高速率，可评估 LOAD DATA INFILE 的适用性，并注意其限制。
- 【关键点 4】导入前临时禁用非必要索引与触发器，导入后重建。
- 【关键点 5】监控内存使用，unset 处理过的数据变量。
- 【易错点 1】使用 file 函数或 file_get_contents 加载整个文件会导致内存溢出。
- 【易错点 2】逐行插入会导致大量 SQL 语句执行，性能极低。
- 【易错点 3】开启事务后未及时提交或批次过大，可能导致数据库锁等待或超时。