MySQL60万数据储存精彩画面（60万数据 mysql）

MySQL：60万数据储存精彩画面

MySQL是一款流行的开源关系型数据库管理系统，被广泛应用于互联网应用的数据存储和管理中。在实际的应用场景中，MySQL能够支持大规模数据的存储和快速查询，处理数百万、甚至数十亿条数据都不是问题。本篇将详细介绍一种使用MySQL储存60万数据的实例。

1. 数据集成

需要获取需要储存的数据并将其整合成一份数据集。本实例中，我们使用Python进行数据爬取和整合。在爬虫程序中，我们使用Requests库和BeautifulSoup库，并运用多线程技术提高爬取速度。

在本实例中，我们需要爬取的数据是淘宝网站上家居用品的名称、价格和销售数量。整合后的数据集格式如下：


2. 数据储存

接下来，我们需要将整合好的数据储存到MySQL数据库中。在编写这个过程的代码前，请确保您已经在本地安装了MySQL Server和MySQL Workbench，并成功设置好了MySQL数据库。

先找到自己的MySQL数据库，运行以下代码创建一个名为test_db的数据库：

CREATE DATABASE test_db;

然后，在test_db数据库下创建一个名为goods的表，运行以下代码：

CREATE TABLE goods (
  id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  name varchar(30) NOT NULL,
  price float(10) NOT NULL,
  sales int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;

在此基础上，我们编写Python储存数据的代码：

“`python

import mysql.connector

# 连接数据库

mydb = mysql.connector.connect(

host=”localhost”,

user=”root”,

password=”root”,

database=”test_db”

)

# 插入数据

mycursor = mydb.cursor()

sql = “INSERT INTO goods (name, price, sales) VALUES (%s, %s, %s)”

for item in data:

mycursor.execute(sql, (item[‘name’], item[‘price’], item[‘sales’]))

mydb.commit()

其中，data就是之前爬取和整合好的数据集。
在MySQL Workbench中查询goods表，可以看到已经成功存储了60万条数据：

![结果展示](https://i.imgur.com/oYwJRUW.png)

3. 数据查询

有了这些数据，接下来就可以进行数据查询了。这里我们给出一个查询销售前10的家居用品的代码段：

```python
import mysql.connector
# 连接数据库
mydb = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="root",
    password="root",
    database="test_db"
)

# 查询数据
mycursor = mydb.cursor()
sql = "SELECT name, sales FROM goods ORDER BY sales DESC LIMIT 10"
mycursor.execute(sql)
# 显示结果
result = mycursor.fetchall()
for i, item in enumerate(result):
  print(f'{i+1}. {item[0]}: {item[1]}')

运行结果如下：

1. 纱帘: 159025
2. 束线帘: 121904
3. 窗帘: 89386
4. 保温杯: 85115
5. 睡袋: 73336
6. 椅垫: 69612
7. 沙发垫: 64899
8. 空气净化器: 63114
9. 衣架: 52023
10. 枕头: 51807

从结果可以看出，我们能够依据销售数量查询出销售前10的家居用品，而且查询速度也非常快。

总结

在本文中，我们开发了一个简单的MySQL数据库应用，能够在完全没有经验的情况下处理大规模数据的存储和查询。希望这篇文章能够为读者提供有关MySQL数据存储的入门知识，让每个人都能够利用MySQL轻松应对大规模数据处理的需求。