Excel数据导入Mysql常见问题汇总：如何解决导入数据时遇到的大批量插入问题？

Excel数据导入Mysql常见问题汇总：如何解决导入数据时遇到的大批量插入问题？

导入Excel数据到MySQL是日常开发中经常遇到的任务之一。对于少量数据的导入，可以使用数据库客户端工具或者命令行进行插入操作。但当面对大批量数据导入时，简单的单条插入操作无疑会导致严重的性能问题。本文将介绍如何解决这个问题，并给出相应的代码示例。

问题描述：
在实际使用过程中，当需要导入Excel表中的大批量数据到MySQL数据库时，单条插入的效率太低，导致导入操作非常缓慢。这样不仅浪费了大量时间，还可能导致数据库连接超时或者内存溢出等问题。

解决方法：
为了提高导入的效率，我们可以使用批量插入的方式，将多条记录一次性插入到数据库中。MySQL提供了多种方法来实现这一目的，下面将分别介绍三种常用的方法。

1. 使用INSERT INTO…VALUES语句
   通过构建INSERT INTO…VALUES语句来实现批量插入。具体步骤如下：

①读取Excel表格，将数据存储在二维数组中；
②将二维数组转化为VALUES子句的字符串形式；
③拼接INSERT INTO语句，将VALUES子句插入到数据库。

代码示例：

import xlrd
import pymysql

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='database')
cursor = conn.cursor()

# 读取Excel表格数据
data = xlrd.open_workbook('data.xlsx')
table = data.sheet_by_name('Sheet1')
rows = table.nrows

# 构建values子句
values = []
for i in range(1, rows):
    values.append(tuple(table.row_values(i)))

# 批量插入
sql = "INSERT INTO table_name (column1, column2, column3) VALUES (%s, %s, %s)"
cursor.executemany(sql, values)
conn.commit()

# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()

2. 使用LOAD DATA INFILE语句
   MySQL提供了LOAD DATA INFILE语句用于从文件中导入数据。通过将数据保存为CSV文件，然后使用LOAD DATA INFILE语句一次性导入到数据库中，可以大大提高导入的效率。

代码示例：

LOAD DATA INFILE 'data.csv'
INTO TABLE table_name
FIELDS TERMINATED BY ',' OPTIONALLY ENCLOSED BY '"'
LINES TERMINATED BY '
'
IGNORE 1 LINES;

3. 使用批量插入工具
   除了手动编写代码实现批量插入外，还可以借助一些工具来自动化处理。比如，可以使用Python的pandas库，通过调用to_sql方法将DataFrame中的数据直接插入到MySQL数据库中。

代码示例：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 连接数据库
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:password@localhost/database')

# 读取Excel表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 批量插入
df.to_sql('table_name', engine, if_exists='append', index=False)

# 关闭连接
engine.dispose()

总结：
在导入Excel数据到MySQL时，使用单条插入的方式效率低下，无法满足大批量数据的导入需求。通过批量插入或者借助工具的方式可以显著提高导入的效率，减少导入时间。具体使用哪种方法取决于个人需求和实际情况。希望本文的介绍和示例能够帮助读者解决导入数据时遇到的大批量插入问题。

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