Python을 사용하여 수천만 개의 데이터를 읽고 자동으로 MySQL 데이터베이스에 쓰는 방법

시나리오 1: mysql에 데이터를 자주 쓸 필요는 없습니다

navicat 도구의 가져오기 마법사 기능을 사용하세요. 이 소프트웨어는 다양한 파일 형식을 지원할 수 있으며 파일 필드를 기반으로 테이블을 자동으로 생성하거나 기존 테이블에 데이터를 삽입할 수 있어 매우 빠르고 편리합니다.

시나리오 2: 데이터는 증분형이므로 자동화해야 하며 mysql

에 자주 기록해야 합니다. 테스트 데이터: csv 형식, 약 1,200만 행

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

인쇄 결과:

방법 1: python ➕ pymysql 라이브러리

pymysql 설치 명령:

pip install pymysql

코드 구현:

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！')

방법 2: pandas ➕ sqlalchem ​​​​y: pandas는 sqlalchemy를 도입해야 합니다. sql을 지원하기 위해 sqlalchemy의 지원을 통해 모든 일반적인 데이터베이스 유형의 쿼리, 업데이트 및 기타 작업을 구현할 수 있습니다.

코드 구현:

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！')

요약

pymysql 메서드는 12분 47초가 소요됩니다. 이는 여전히 상대적으로 길고 코드 양이 많습니다. 그러나 Pandas에서는 이 요구 사항을 달성하려면 5줄의 코드만 필요합니다. 약 4분 정도 소요됩니다. 마지막으로, 첫 번째 방법은 미리 테이블을 생성해야 하지만 두 번째 방법은 그렇지 않다는 점을 덧붙이고 싶습니다. 따라서 모든 사람은 편리하고 효율적인 두 번째 방법을 사용하는 것이 좋습니다. 여전히 느리다고 느껴진다면 멀티 프로세스와 멀티 스레딩을 추가하는 것을 고려해 보세요.

MySQL 데이터베이스에 데이터를 저장하는 가장 완벽한 세 가지 방법:

• navicat의 가져오기 마법사 기능을 사용하는 직접 저장

• Python pymysql

• Pandas sqlalchemy

위 내용은 Python을 사용하여 수천만 개의 데이터를 읽고 자동으로 MySQL 데이터베이스에 쓰는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!