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2024年4月25日发(作者：weblogic安装视频)

Python使用pymysql模块的executemany方法批量插入

数据提高Mysq

Python中使用pymysql模块的executemany(方法可以实现批量插入

数据，从而提高MySQL数据库的插入性能。在本文中，我将详细介绍如何

使用executemany(方法进行批量插入数据，以及如何优化性能。

一、pymysql模块简介

pymysql是Python操作MySQL数据库的一个优秀的模块，它可以方

便地对MySQL数据库进行连接、查询、插入等操作。在使用pymysql模块

之前，我们需要先安装它。可以使用以下命令进行安装：

pip install pymysql

二、executemany(方法的使用

executemany(方法是pymysql模块的一个重要方法，它可以一次性执

行多个SQL语句。当我们需要插入大量数据到MySQL数据库时，使用

executemany(方法可以显著提高插入性能。

executemany(方法的语法如下：

emany(sql, params)

其中，sql参数是要执行的SQL语句，params参数是一个多个记录组

成的列表。每个记录是一个由字段值组成的元组或列表。executemany(方

法会根据sql参数的占位符自动将params参数中的值进行替换。

下面是一个使用executemany(方法批量插入数据的示例代码：

import pymysql

#连接数据库

#创建游标对象

cursor =

#定义SQL语句

sql = "INSERT INTO users (name, age) VALUES (%s, %s)"

#定义数据

data = [('Alice', 20), ('Bob', 25), ('Cathy', 30), ('David',

35)]

#执行批量插入

emany(sql, data)

#提交事务

#关闭游标和连接

三、性能优化

使用executemany(方法进行批量插入可以提高MySQL数据库的插入

性能，但是在插入大量数据时，仍然可能遇到性能问题。为了进一步优化

性能，我们可以采取以下措施：

1.减少网络传输：可以将需要插入的数据分成多个批次，每次插入的

数据量不要过大，这样可以减少网络传输的时间消耗。

2.使用多线程或协程：可以使用多线程或协程来并发地进行批量插入

操作，从而提高插入性能。

3.启用事务：可以使用事务来批量插入数据，这样可以减少磁盘IO

的次数，提高插入性能。

四、总结

本文介绍了如何使用pymysql模块的executemany(方法进行批量插

入数据，以及如何优化插入性能。通过使用executemany(方法，可以方

便地批量插入大量数据到MySQL数据库，提高插入性能。在实际使用时，

根据具体情况选择合适的批次大小和优化方法，以获得最佳的性能提升效

果。


本文标签： 插入 使用 批量

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