Python 讀取數據自動寫入 MySQL 數據庫，這個需求在工作中是非常普遍的，主要涉及到 python 操作數據庫，讀寫更新等，數據庫可能是 mongodb、 es，他們的處理思路都是相似的，只需要將操作數據庫的語法更換即可。本篇文章會給大家系統的分享千萬級數據如何寫入到 mysql，分為兩個場景，兩種方式。
使用 navicat 工具的導入向導功能。支持多種文件格式，可以根據文件的字段自動建表，也可以在已有表中插入數據，非常快捷方便。
測試數據：csv 格式 ，大約 1200萬行
import pandas as pd
data = pd.read_csv('./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv')
data.shape
打印結果
方式一：
python pymysql 庫
安裝 pymysql 命令
pip install pymysql
代碼實現
import pymysql
# 數據庫連接信息
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()
# 關閉服務
conn.close()
cursor.close()
print('存入成功！')
方式二：
pandas sqlalchemy：pandas需要引入sqlalchemy來支持sql，在sqlalchemy的支持下，它可以實現所有常見數據庫類型的查詢、更新等操作。
代碼實現
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:[email protected]: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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pymysql 方法用時12分47秒，耗時還是比較長的，代碼量大，而 pandas 僅需五行代碼就實現了這個需求，只用了4分鐘左右。
最後補充下，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，可以考慮加入多進程、多線程。
最全的三種將數據存入到 MySQL 數據庫方法：
直接存，利用 navicat 的導入向導功能
Python pymysql
Pandas sqlalchemy
