在 MySQL 中，批量插入数据是一项常见的操作，特别是在处理百万级数据量时，合理的方式可以显著提高插入效率。本文将介绍如何使用 MySQL 进行批量插入，并提供相关的代码示例。
一、为什么要批量插入？
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提高插入效率：逐条插入数据会导致频繁的磁盘I/O，每次插入都需要进行一次事务的提交，开销较大。而批量插入可以将多条数据放在一个事务中，从而减少I/O操作。
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降低数据库负载：通过减少连接和事务提交的次数，可以有效降低数据库的负载，增加并发能力。
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简化代码逻辑：使用批量插入，可以简化代码逻辑，让代码更加简洁易懂。
二、如何实现批量插入？
在 MySQL 中，批量插入通常使用 INSERT INTO ... VALUES 语句。基本的语法如下：
INSERT INTO table_name (column1, column2, column3)
VALUES
(value1a, value2a, value3a),
(value1b, value2b, value3b),
...
(value1n, value2n, value3n);
这里的每一组括号内是插入的一条记录。通过将多条记录集中在一起，可以有效减少执行时间。
三、代码示例
以下是一个 Python 脚本示例，演示如何批量插入百万级数据。假设我们有一个名为 employees 的表，结构如下：
CREATE TABLE employees (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
age INT,
department VARCHAR(100)
);
Python 批量插入示例
import MySQLdb
import random
import time
# 数据库连接参数
db = MySQLdb.connect("localhost", "root", "password", "test_db")
cursor = db.cursor()
# 生成假数据
def generate_data(num):
data = []
for _ in range(num):
name = f"Employee{random.randint(1, 100000)}"
age = random.randint(22, 60)
department = random.choice(['HR', 'IT', 'Finance', 'Marketing'])
data.append((name, age, department))
return data
# 批量插入数据的函数
def batch_insert(data):
sql = "INSERT INTO employees (name, age, department) VALUES (%s, %s, %s)"
try:
cursor.executemany(sql, data)
db.commit() # 提交事务
except MySQLdb.Error as e:
db.rollback() # 发生错误时回滚事务
print(f"Error: {e}")
# 统计开始时间
start_time = time.time()
# 插入百万级数据
batch_size = 10000 # 每批插入10000条
for i in range(100): # 共插入1百万条数据
data = generate_data(batch_size)
batch_insert(data)
# 统计结束时间
end_time = time.time()
print(f"插入1百万条数据耗时: {end_time - start_time:.2f}秒")
# 关闭数据库连接
cursor.close()
db.close()
四、注意事项
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结合事务处理：在批量插入时，务必使用事务来确保数据的一致性。在发生错误时，可以通过回滚操作恢复到之前的状态。
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适当控制批次大小：虽然批量插入能提高效率，但一次插入的数据量过大会导致内存占用过高，一般建议每批次插入 1000 到 20000 条数据，具体视服务器的性能和数据复杂度而定。
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合适的数据类型：在设计表结构时，要选择合适的数据类型，避免因为数据类型不匹配而导致的插入失败。
通过上述步骤和代码示例，可以较为高效地向 MySQL 数据库中批量插入百万级的数据量，达到高效处理的目的。
