Python を使用して数千万のデータを読み取り、それを MySQL データベースに自動的に書き込む方法

シナリオ 1: データを頻繁に mysql に書き込む必要はない

navicat ツールのインポート ウィザード機能を使用します。このソフトウェアはさまざまなファイル形式をサポートし、ファイル フィールドに基づいてテーブルを自動的に作成したり、既存のテーブルにデータを挿入したりできるため、非常に高速で便利です。

シナリオ 2: データは増分であるため、自動化して mysql

に頻繁に書き込む必要があります。テスト データ: csv 形式、約 1,200 万行

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

印刷結果:

#方法 1:python ➕ pymysql ライブラリ

pymysql コマンドをインストールします:

pip install pymysql

コードの実装:

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！')

##方法 2: pandas ➕ sqlalchemy: pandas は SQL をサポートするために sqlalchemy を導入する必要があります。sqlalchemy のサポートにより、すべての一般的なデータベース タイプのクエリ、更新、その他の操作を実装できます。

コードの実装:

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！')

概要

pymysql メソッドには 12 分 47 秒かかります。時間がかかり、コードの量も多くなります。は大きく、パンダ この要件を達成するのに必要なコードは 5 行だけで、所要時間はわずか約 4 分です。最後に、最初の方法では事前にテーブルを作成する必要がありますが、2 番目の方法ではその必要がないことを付け加えておきます。したがって、便利で効率的な 2 番目の方法を使用することをお勧めします。それでも遅いと感じる場合は、マルチプロセスとマルチスレッドの追加を検討してください。

MySQL データベースにデータを保存する 3 つの最も完全な方法:

• navicat のインポート ウィザード機能を使用した直接ストレージ

• Python pymysql

• Pandas sqlalchemy

以上がPython を使用して数千万のデータを読み取り、それを MySQL データベースに自動的に書き込む方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。