怎么用Python读取千万级数据自动写入MySQL数据库-mysql教程-PHP中文网

怎么用Python读取千万级数据自动写入MySQL数据库

WBOY

发布： 2023-05-30 11:55:28

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场景一：数据不需要频繁的写入mysql

使用 navicat 工具的导入向导功能。这个软件可以支持多种文件格式，并且可以根据文件的字段自动创建表格或将数据插入到已有的表格中，非常快速和便利。

怎么用Python读取千万级数据自动写入MySQL数据库

场景二：数据是增量的，需要自动化并频繁写入mysql

测试数据：csv 格式，大约 1200万行

import pandas as pd
data = pd.read_csv('./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv')
data.shape

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怎么用Python读取千万级数据自动写入MySQL数据库

方式一：python ➕ pymysql 库

安装 pymysql 命令：

pip install pymysql

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代码实现:

阿里云-虚拟数字人

阿里云-虚拟数字人是什么？ ...

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import pymysql
# 数据库连接信息
conn = pymysql.connect(
       host='127.0.0.1',
       user='root',
       passwd='wangyuqing',
       db='test01',
       port = 3306,
       charset="utf8")
# 分块处理
big_size = 100000
# 分块遍历写入到 mysql
with pd.read_csv('./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv',chunksize=big_size) as reader:
    for df in reader:
        datas = []
        print('处理：',len(df))
#         print(df)
        for i ,j in df.iterrows():
            data = (j['user_id'],j['item_id'],j['behavior_type'],
                    j['item_category'],j['time'])
            datas.append(data)
        _values = ",".join(['%s', ] * 5)
        sql = """insert into users(user_id,item_id,behavior_type
        ,item_category,time) values(%s)""" % _values
        cursor = conn.cursor()
        cursor.executemany(sql,datas)
        conn.commit()
 # 关闭服务
conn.close()
cursor.close()
print('存入成功！')

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怎么用Python读取千万级数据自动写入MySQL数据库

方式二：pandas ➕ sqlalchemy：pandas需要引入sqlalchemy来支持sql，在sqlalchemy的支持下，它可以实现所有常见数据库类型的查询、更新等操作。

代码实现：

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:wangyuqing@localhost:3306/test01')
data = pd.read_csv('./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv')
data.to_sql('user02',engine,chunksize=100000,index=None)
print('存入成功！')

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