​​处理过大的SQL文件时，推荐使用专业数据库工具（如MySQL Workbench、Navicat）或命令行工具（如mysql命令），通过分割文件、调整参数或压缩文件来优化导入效率。​​

1. ​​专业数据库管理工具​​
   图形化工具如MySQL Workbench、Navicat等支持大文件导入，提供直观的操作界面和进度监控。部分工具还支持断点续传，避免因中断导致重复操作。

2. ​​命令行工具与参数优化​​
   通过命令行直接执行mysql -u 用户名 -p 数据库名 < 文件.sql，效率更高。若文件过大导致报错，可调整MySQL的max_allowed_packet参数（如设为500M）以扩大单次处理容量。

3. ​​文件分割与压缩​​
   使用Python脚本或工具（如split命令）将大SQL文件按行或事务分割为小文件，分批导入。压缩文件（如gzip）也能减少传输时间，但需解压后导入。

4. ​​轻量级SQL工具​​
   工具如dsq支持直接查询多种格式（JSON/CSV/Excel等），适合快速分析数据而无需完整导入数据库，尤其适合非技术用户。

​​总结​​：根据需求选择工具——完整导入用专业DBMS，快速分析用轻量工具，超大文件优先分割或参数优化。注意备份原文件以防意外中断。