Python 读取千万级数据自动写入 MySQL 数据库 - Python

目录

• 前言
• 场景一：数据不需要频繁的写入mysql
• 场景二：数据是增量的，需要自动化并频繁写入mysql
• 总结

前言

Python 读取数据自动写入 MySQL 数据库，这个需求在工作中是非常普遍的，主要涉及到 python 操作数据库，读写更新等，数据库可能是 mongodb、 es，他们的处理思路都是相似的，只需要将操作数据库的语法更换即可。本篇文章会给大家系统的分享千万级数据如何写入到 mysql，分为两个场景，两种方式。

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。支持多种文件格式，可以根据文件的字段自动建表，也可以在已有表中插入数据，非常快捷方便。

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 pddata = pd.read_csv('./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv')data.shape

打印结果：

方式一：python ➕ pymysql 库

安装 pymysql 命令：

pip install pymysql

代码实现:

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 mysqlwith 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！')

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_engineengine = 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！')

总结

pymysql 方法用时12分47秒，耗时还是比较长的，代码量大，而 pandas 仅需五行代码就实现了这个需求，只用了4分钟左右。最后补充下，方式一需要提前建表，方式二则不需要。所以推荐大家使用第二种方式，既方便又效率高。如果还觉得速度慢的小伙伴，可以考虑加入多进程、多线程。

最全的三种将数据存入到 MySQL 数据库方法：

• 直接存，利用 navicat 的导入向导功能
• Python pymysql
• Pandas sqlalchemy

到此这篇关于Python 读取千万级数据自动写入 MySQL 数据库的文章就介绍到这了,更多相关Python 读取数据内容请搜索之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持之家！