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利用python实现快速插入300万行数据

    需求:MySQL怎么快速插入300万行数据?(效率要高)

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    分析:(1)使用pymysql多行插入(提高效率)

            (2)使用python协程(遇到I/O操作就切换任务,无需等待--提高效率)

    写代码之前的准备工作:

    创建db20数据库,创建userinfo表

    mysql> create database db20;
    Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
    
    mysql> use db20;
    Database changed
    
    mysql> create table userinfo(id int primary key auto_increment,name varchar(20),gender varchar(6),email varchar(40)); 
    Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
    
    mysql> desc userinfo;
    +--------+-------------+------+-----+---------+----------------+
    | Field  | Type        | Null | Key | Default | Extra          |
    +--------+-------------+------+-----+---------+----------------+
    | id     | int(11)     | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
    | name   | varchar(20) | YES  |     | NULL    |                |
    | gender | varchar(6)  | YES  |     | NULL    |                |
    | email  | varchar(40) | YES  |     | NULL    |                |
    +--------+-------------+------+-----+---------+----------------+4 rows in set (0.03 sec)

    pymysql代码

    #!/usr/bin/env python
    # coding: utf-8
    ##技术交流 QQ群:198447500
    ###说明:该代码仅限python学习研究使用,请谨慎复制粘贴直接使用,一定要懂哈。
    import pymysql
    import gevent
    import time
    
    
    class MyPyMysql:
        def __init__(self, host, port, username, password, db, charset='utf8'):
            self.host = host          # mysql主机地址
            self.port = port          # mysql端口
            self.username = username  # mysql远程连接用户名
            self.password = password  # mysql远程连接密码
            self.db = db              # mysql使用的数据库名
            self.charset = charset    # mysql使用的字符编码,默认为utf8
            self.pymysql_connect()    # __init__初始化之后,执行的函数
    
        def pymysql_connect(self):
            # pymysql连接mysql数据库
            # 需要的参数host,port,user,password,db,charset
            self.conn = pymysql.connect(host=self.host,
                                        port=self.port,
                                        user=self.username,
                                        password=self.password,
                                        db=self.db,
                                        charset=self.charset
                                   )
            # 连接mysql后执行的函数
            self.asynchronous()
    
        def run(self, nmin, nmax):
            # 创建游标
            self.cur = self.conn.cursor()
            
            # 定义sql语句,插入数据id,name,gender,email
            sql = "insert into userinfo(id,name,gender,email) values (%s,%s,%s,%s)"
    
            # 定义总插入行数为一个空列表
            data_list = []
            for i in range(nmin, nmax):
                # 添加所有任务到总的任务列表
                result = (i, 'zhangsan' + str(i), 'male', 'zhangsan' + str(i) + '@qq.com')
                data_list.append(result)
                
            # 执行多行插入,executemany(sql语句,数据(需一个元组类型))
            content = self.cur.executemany(sql, data_list)
            if content:
                 print('成功插入第{}条数据'.format(nmax-1))
                
            # 提交数据,必须提交,不然数据不会保存
            self.conn.commit()
    
    
        def asynchronous(self):
            # g_l 任务列表
            # 定义了异步的函数: 这里用到了一个gevent.spawn方法
            max_line = 10000  # 定义每次最大插入行数(max_line=10000,即一次插入10000行)
            g_l = [gevent.spawn(self.run, i, i+max_line) for i in range(1, 3000001, max_line)]
    
            # gevent.joinall 等待所以操作都执行完毕
            gevent.joinall(g_l)
            self.cur.close()  # 关闭游标
            self.conn.close()  # 关闭pymysql连接
    
    
    if __name__ == '__main__':
        start_time = time.time()  # 计算程序开始时间
        st = MyPyMysql('192.168.11.102', 3306, 'py123', 'py123', 'db20')  # 实例化类,传入必要参数
        print('程序耗时{:.2f}'.format(time.time() - start_time))  # 计算程序总耗时

    pycharm运行结果

    利用python 实现快速插入300万行数据

    以防万一,在mysql里面看看:

    mysql> select count(1) from userinfo;
    +----------+
    | count(1) |
    +----------+
    |  3000000 |
    +----------+1 row in set (0.78 sec)

    300万条数据不多不少,耗时87秒!

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名称栏目:利用python实现快速插入300万行数据
文章源于:http://mswzjz.cn/article/pggghe.html

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