怎么用Python读取千万级数据自动写入MySQL数据库

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 pd

data = 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 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！')

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！')

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