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建議收藏!Python 讀取千萬級(jí)數(shù)據(jù)自動(dòng)寫入 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)

 我是天選小丑 2022-06-18 發(fā)布于廣西

來源丨經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)自 杰哥的IT之旅(ID:Jake_Internet)

作者丨python與數(shù)據(jù)分析

作者:python與數(shù)據(jù)分析
鏈接:https://www.jianshu.com/p/22cb6a4af6d4
公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù):「Python操作MySQL」,即可獲取本文完整數(shù)據(jù)。

Python 讀取數(shù)據(jù)自動(dòng)寫入 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù),這個(gè)需求在工作中是非常普遍的,主要涉及到 python 操作數(shù)據(jù)庫(kù),讀寫更新等,數(shù)據(jù)庫(kù)可能是 mongodb、 es,他們的處理思路都是相似的,只需要將操作數(shù)據(jù)庫(kù)的語法更換即可。本篇文章會(huì)給大家系統(tǒng)的分享千萬級(jí)數(shù)據(jù)如何寫入到 mysql,分為兩個(gè)場(chǎng)景,三種方式。

一、場(chǎng)景一:數(shù)據(jù)不需要頻繁的寫入mysql

使用 navicat 工具的導(dǎo)入向?qū)Чδ?。支持多種文件格式,可以根據(jù)文件的字段自動(dòng)建表,也可以在已有表中插入數(shù)據(jù),非??旖莘奖?。

圖片

圖片

場(chǎng)景二:數(shù)據(jù)是增量的,需要自動(dòng)化并頻繁寫入mysql

測(cè)試數(shù)據(jù):csv 格式 ,大約 1200萬行

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

圖片打印結(jié)果

方式一:

  • python ? pymysql 庫(kù)

  • 安裝 pymysql 命令

pip install pymysql

代碼實(shí)現(xiàn)

import pymysql

# 數(shù)據(jù)庫(kù)連接信息
conn = pymysql.connect(
       host='127.0.0.1',
       user='root',
       passwd='wangyuqing',
       db='test01'
       port = 3306,
       charset='utf8')

# 分塊處理
big_size = 100000
# 分塊遍歷寫入到 mysql    
with pd.read_csv('./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv',chunksize=big_size) as reader:

    for df in reader:

        datas = []
        print('處理:',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()
 # 關(guān)閉服務(wù)      
conn.close()
cursor.close()
print('存入成功!')

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方式二:

  • pandas ? sqlalchemy:pandas需要引入sqlalchemy來支持sql,在sqlalchemy的支持下,它可以實(shí)現(xiàn)所有常見數(shù)據(jù)庫(kù)類型的查詢、更新等操作。

代碼實(shí)現(xiàn)

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!')

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總結(jié)

pymysql 方法用時(shí)12分47秒,耗時(shí)還是比較長(zhǎng)的,代碼量大,而 pandas 僅需五行代碼就實(shí)現(xiàn)了這個(gè)需求,只用了4分鐘左右。

最后補(bǔ)充下,方式一需要提前建表,方式二則不需要。

所以推薦大家使用第二種方式,既方便又效率高。如果還覺得速度慢的小伙伴,可以考慮加入多進(jìn)程、多線程。

最全的三種將數(shù)據(jù)存入到 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)方法:

  • 直接存,利用 navicat 的導(dǎo)入向?qū)Чδ?/span>

  • Python pymysql

  • Pandas sqlalchemy


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