大数据量表格csv文件快速导入MySQL（csv大文件推mysql）

随着互联网的发展和物联网技术的广泛使用，大数据已经成为现代社会中最具潜力和竞争力的资源之一。因此，对于企业和个人用户来说，对大数据进行规划、收集和分析已变得越来越重要。而大数据的分析和处理需要使用强大的数据库系统，MySQL是其中一个受欢迎的解决方案。在本篇文章中，我们将介绍如何快速地将大量的csv文件导入MySQL数据库中。

一、什么是CSV文件？

CSV文件(Comma-Separated Values)，顾名思义，就是使用逗号将数据进行分隔的一种简单的文本格式。换句话说，CSV文件是由一个或多个数据列表组成的文本文件，每行是一个数据条目，并且每个数据项之间用逗号隔开。CSV文件通常用于在不同软件系统之间交换数据。例如，在Microsoft Excel中，导出文件为CSV格式非常方便，因为它可以轻松地在不同的数据表格之间转移数据。

二、使用MySQL数据库导入CSV文件的优势

对于许多企业而言，从多个CSV文件导入到MySQL数据库系统中可以带来如下好处：

1.容易存储和管理数据

2.快速导入大量数据

3.提高数据查询和分析的效率

三、使用LOAD DATA INFILE导入CSV文件到MySQL数据库

在MySQL中，我们可以使用`LOAD DATA INFILE`命令将CSV文件导入到MySQL数据库中。该命令可以大大简化数据导入过程，并减少手动导入过程中的错误。以下是一个简单的示例来说明如何使用`LOAD DATA INFILE`命令：

LOAD DATA INFILE 'path/to/file.csv' 
INTO TABLE table_name 
FIELDS terminated by ',' 
ENCLOSED BY '"' 
LINES terminated by '\n' 
IGNORE 1 ROWS;

本例中，`LOAD DATA INFILE`指令指定需要导入的CSV文件的路径，`INTO TABLE`规定了数据要导入到哪个表格中。这里还设定了如何分隔字段`FIELDS`、行尾终止符`LINES`、以及如何处理包含特殊字符的值`ENCLOSED BY`。`IGNORE`指令可以帮助在导入数据过程中跳过不必要的CSV文件中的行，例如标题。

在上述示例中`LOAD DATA INFILE`命令是将某个csv路径手动写进去的，而在真实的业务中，可能需要大量导入csv文件，用代码自动化导入则显得刻不容缓。

四、Python自动化导入CSV文件

以下是Python脚本用于将某个目录下的所有CSV文件自动导入到MySQL数据库中：

import os
import csv
import MySQLdb
# 参数设置
DATABASE = {
    'HOST': 'localhost',
    'USER': 'username',
    'PASS': 'password',
    'NAME': 'database_name',
}

CSV_DIR = '/path/to/csv/directory'

# 连接数据库
DB = MySQLdb.connect(
    host=DATABASE['HOST'],
    user=DATABASE['USER'],
    passwd=DATABASE['PASS'],
    db=DATABASE['NAME'],
    use_unicode=True,
    charset="utf8"
)

# 获取游标
cursor = DB.cursor()
# 设置导入的表格名
table_name = 'my_table'
# 获取CSV文件列表
csv_files = [f for f in os.listdir(CSV_DIR) if f.endswith('.csv')]
# 遍历每个CSV文件并导入到表中
for file_name in csv_files:
    full_path = os.path.join(CSV_DIR, file_name)
    with open(full_path, 'rb') as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='"')
        header = next(reader)
        columns = ','.join(header)
        value_holders = ','.join(['%s']*len(header))
        query = "INSERT INTO %s (%s) VALUES (%s);" % (table_name, columns, value_holders)
        for row in reader:
            cursor.execute(query, tuple(row))

# 提交数据
DB.commit()
# 关闭游标和数据库连接
cursor.close()
DB.close()

此Python脚本枚举了包含CSV文件的目录，并根据需要的表格名将其插入到MySQL数据库中。脚本中的`header`变量包含CSV文件的首行，用于确定导入的表格的列名。脚本中的每个CSV文件都遍历过一遍，每一行都被插入到由`header`定义的表格中。

结论：

通过上述Python脚本可以实现大量CSV文件自动导入MySQL数据库表中，减少了手动操作的时间和错误，提高了大量数据的导入效率。需要注意的是：在实际应用中，由于每个CSV数据都是不同的，因此在将其放入表格中之前，需要根据其数据结构进行调整，以确保导入数据的正确性。