数据库CSV快速导入MySQL数据库（csv插入到mysql）

数据库CSV快速导入MySQL数据库

MySQL作为一种常见的数据库管理系统，在数据存储和数据管理方面都有良好的表现。然而，将海量的数据存储到MySQL数据库中，需要使用高效的方法来导入这些数据，以避免出现数据丢失和数据损坏的问题。

CSV是一种最流行的数据交换格式，其结构简单且容易编辑和处理。因此，很多公司和组织都使用CSV作为其数据存储和交换格式。因此，将CSV数据导入MySQL数据库中，相对于其他格式的数据导入，更容易操作。

在这里，我们将介绍一种快速导入CSV数据到MySQL数据库的方法。这种方法基于Python脚本，它使用pandas库来读取CSV文件，以numpy数组的形式将数据存储到内存中，并使用MySQL批量插入语句来将数据插入到MySQL数据库表中。

以下是Python脚本的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import pymysql
# 读取CSV文件到pandas数据帧中
df = pd.read_csv('data.csv')
# 连接到MySQL数据库
connection = pymysql.connect(host='127.0.0.1',
                             user='root',
                             password='password',
                             db='mydatabase')

# 获取游标
cursor = connection.cursor()
# 构造MySQL批量插入语句
sql = "INSERT INTO mytable (column1, column2, column3) VALUES (%s,%s,%s)"
values = []

# 遍历pandas数据帧中的每一行，并将其添加到values列表中
for index, row in df.iterrows():
    values.append((np.asscalar(np.int64(row[0])), row[1], row[2]))

# 执行MySQL批量插入语句
cursor.executemany(sql, values)
# 提交事务并关闭游标
connection.commit()
cursor.close()

# 关闭MySQL连接
connection.close()

这个脚本将数据从名为“data.csv”的CSV文件中读取到pandas数据帧中。然后，它使用连接到MySQL数据库的pymysql库创建一个MySQL连接，并使用游标执行MySQL批量插入语句。它关闭MySQL连接，以确保安全退出。

这个脚本的主要优点是它可以快速地将大量的CSV数据导入MySQL数据库中，而不会出现数据丢失和数据损坏的问题。此外，由于它是开源的，任何人都可以自由地使用和修改它。

将CSV数据导入MySQL数据库中，是一个非常有用的操作，特别是在数据管理和数据分析方面。使用上述Python脚本，您可以轻松地将大量的CSV数据导入MySQL数据库中，以便进行更深入的数据管理和分析。