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mysql如何输入批量插入 mysql写多条insert代码教程

星夢妙者

星夢妙者

发布时间:2025-07-10 18:12:02

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来源于php中文网

原创

mysql批量插入数据有四种主要方式。1.单条insert多值插入,语法简单但可能超包限制且全失败风险高;2.多条insert加事务,减少交互次数但占用资源多;3.load data infile性能最好,需处理文件权限及转义;4.编程语言批量功能灵活处理数据但需额外编码。选择依据为:小数据用多值insert,中等数据用事务,大数据用load data infile,需处理数据用编程语言。错误处理可用事务回滚或load data infile的ignore/replace。优化方法包括禁用索引、调mysql配置、用ssd。中文乱码需统一字符集并在load data infile或连接时指定character set。

mysql如何输入批量插入 mysql写多条insert代码教程

批量插入数据,在MySQL里其实挺重要的。单个insert效率太低,数据量一大,等得花儿都谢了。直接上解决方案吧,别绕弯子。

mysql如何输入批量插入 mysql写多条insert代码教程

解决方案

MySQL批量插入主要有几种方式,性能各有差异,适用场景也不同。

  1. 单条INSERT语句,多值插入:

    mysql如何输入批量插入 mysql写多条insert代码教程

    这是最常见,也相对简单的方式。把多条记录的值放在一个INSERT语句里。

    INSERT INTO `your_table` (`column1`, `column2`, `column3`) VALUES
    ('value1_1', 'value1_2', 'value1_3'),
    ('value2_1', 'value2_2', 'value2_3'),
    ('value3_1', 'value3_2', 'value3_3');

    这种方式的优点是语法简单,容易理解。缺点是,如果数据量特别大,这个SQL语句会变得非常长,可能会超过MySQL的max_allowed_packet限制。 另外,一条SQL语句失败,整个批量插入就失败了。

    mysql如何输入批量插入 mysql写多条insert代码教程
  2. 多条INSERT语句,使用事务:

    把多条INSERT语句放在一个事务里,一次性提交。

    START TRANSACTION;
    INSERT INTO `your_table` (`column1`, `column2`, `column3`) VALUES ('value1_1', 'value1_2', 'value1_3');
    INSERT INTO `your_table` (`column1`, `column2`, `column3`) VALUES ('value2_1', 'value2_2', 'value2_3');
    INSERT INTO `your_table` (`column1`, `column2`, `column3`) VALUES ('value3_1', 'value3_2', 'value3_3');
    COMMIT;

    使用事务可以保证数据的一致性,要么全部成功,要么全部失败。 性能比单条INSERT要好,因为减少了与数据库的交互次数。 但是,如果数据量太大,事务可能会占用大量的资源,导致锁等待,影响其他操作。

  3. 使用LOAD DATA INFILE:

    这是MySQL官方推荐的批量插入方式,性能最好。 它直接从文件中读取数据,然后插入到表中。

    首先,你需要把数据整理成一个文本文件,每行一条记录,字段之间用分隔符分隔。

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    value1_1,value1_2,value1_3
    value2_1,value2_2,value2_3
    value3_1,value3_2,value3_3

    然后,执行LOAD DATA INFILE语句:

    LOAD DATA INFILE '/path/to/your/data.txt'
    INTO TABLE `your_table`
    FIELDS TERMINATED BY ','
    LINES TERMINATED BY '\n';

    FIELDS TERMINATED BY指定字段分隔符,LINES TERMINATED BY指定行分隔符。 使用LOAD DATA INFILE需要注意权限问题,MySQL服务器进程需要有读取文件的权限。 另外,如果数据文件中包含特殊字符,需要进行转义。

  4. 使用编程语言的批量插入功能:

    很多编程语言的数据库驱动都提供了批量插入的功能。 例如,Python的pymysql库可以使用executemany()方法。

    import pymysql
    
    # 连接数据库
    connection = pymysql.connect(host='your_host',
                                 user='your_user',
                                 password='your_password',
                                 database='your_database',
                                 cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
    
    try:
        with connection.cursor() as cursor:
            # 准备SQL语句
            sql = "INSERT INTO `your_table` (`column1`, `column2`, `column3`) VALUES (%s, %s, %s)"
    
            # 准备数据
            data = [
                ('value1_1', 'value1_2', 'value1_3'),
                ('value2_1', 'value2_2', 'value2_3'),
                ('value3_1', 'value3_2', 'value3_3'),
            ]
    
            # 执行批量插入
            cursor.executemany(sql, data)
    
        # 提交事务
        connection.commit()
    
    finally:
        connection.close()

    这种方式的优点是可以灵活地处理数据,例如进行数据清洗、转换等。 缺点是需要编写额外的代码。

如何选择合适的批量插入方式?

选择哪种方式取决于你的具体需求。

  • 数据量小,对性能要求不高: 可以使用单条INSERT语句,多值插入。
  • 数据量中等,需要保证数据一致性: 可以使用多条INSERT语句,使用事务。
  • 数据量大,对性能要求高: 可以使用LOAD DATA INFILE。
  • 需要对数据进行处理: 可以使用编程语言的批量插入功能。

批量插入时,如何处理错误?

批量插入时,如果遇到错误,可能会导致部分数据插入成功,部分数据插入失败。 为了避免这种情况,可以使用事务。 在事务中,如果遇到错误,可以回滚事务,保证数据的一致性。

在使用LOAD DATA INFILE时,可以使用IGNOREREPLACE选项来处理重复数据。 IGNORE会忽略重复数据,REPLACE会替换重复数据。

如何优化批量插入的性能?

除了选择合适的批量插入方式外,还可以通过以下方式来优化批量插入的性能:

  • 禁用索引: 在批量插入之前,可以禁用索引,插入完成后再启用索引。 这样可以减少索引维护的开销。
  • 调整MySQL配置: 可以调整MySQL的innodb_buffer_pool_sizeinnodb_log_file_size等参数,以提高IO性能。
  • 使用SSD: 使用SSD可以显著提高IO性能。

批量插入数据时,中文乱码怎么办?

确保你的数据库、表、连接都使用了相同的字符集,例如UTF-8。 在使用LOAD DATA INFILE时,可以使用CHARACTER SET选项指定字符集。

LOAD DATA INFILE '/path/to/your/data.txt'
INTO TABLE `your_table`
FIELDS TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\n'
CHARACTER SET utf8;

在编程语言中,也需要设置连接的字符集。 例如,在Python的pymysql库中,可以设置charset参数。

connection = pymysql.connect(host='your_host',
                             user='your_user',
                             password='your_password',
                             database='your_database',
                             charset='utf8',
                             cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)

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