mysql 批量写入数据库

基础概念

MySQL批量写入数据库是指一次性将多条记录插入到数据库表中，而不是逐条插入。这种操作可以显著提高数据插入的效率，减少与数据库的交互次数。

优势

1. 提高性能：批量插入减少了网络传输和数据库处理的开销。
2. 减少锁竞争：在高并发环境下，批量插入可以减少对表的锁定时间，提高系统的并发能力。
3. 简化代码：通过一次操作插入多条记录，减少了代码的复杂性和冗余。

类型

1. 使用INSERT INTO ... VALUES (...), (...), ...语法：
2. 使用INSERT INTO ... VALUES (...), (...), ...语法：
3. 使用LOAD DATA INFILE语法：
4. 使用LOAD DATA INFILE语法：

应用场景

1. 数据导入：从外部文件或其他数据库导入大量数据时。
2. 批量操作：在系统初始化或数据迁移时，需要插入大量初始数据。
3. 日志记录：记录大量日志信息时，批量插入可以显著提高效率。

常见问题及解决方法

问题：批量插入时遇到Deadlock found when trying to get lock错误

原因：在高并发环境下，多个事务同时尝试修改同一组数据，导致死锁。

解决方法：

1. 调整事务隔离级别：降低事务隔离级别，减少锁的持有时间。
2. 调整事务隔离级别：降低事务隔离级别，减少锁的持有时间。
3. 优化SQL语句：确保插入操作按顺序访问表，减少锁竞争。
4. 增加超时时间：设置合理的超时时间，避免长时间等待锁。
5. 增加超时时间：设置合理的超时时间，避免长时间等待锁。

问题：批量插入数据量过大导致内存不足

原因：一次性插入大量数据会占用大量内存，可能导致系统资源不足。

解决方法：

1. 分批插入：将数据分成多个批次进行插入。
2. 分批插入：将数据分成多个批次进行插入。
3. 优化数据库配置：增加数据库的内存配置，如innodb_buffer_pool_size。

问题：批量插入数据时遇到Data too long for column错误

原因：插入的数据长度超过了列的定义长度。

解决方法：

1. 检查数据：确保插入的数据长度符合列的定义。
2. 修改列定义：如果数据长度确实需要更长，可以修改列的定义。
3. 修改列定义：如果数据长度确实需要更长，可以修改列的定义。

示例代码

以下是一个Python示例，使用pymysql库进行批量插入：

import pymysql

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='user', password='password', db='database')
cursor = conn.cursor()

# 数据
data = [
    ('value1', 'value2'),
    ('value3', 'value4'),
    ('value5', 'value6'),
    # ...
]

# 批量插入
sql = "INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (%s, %s)"
cursor.executemany(sql, data)

# 提交事务
conn.commit()

# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()

参考链接

• MySQL批量插入文档
• pymysql文档

希望这些信息对你有所帮助！如果有更多问题，欢迎继续提问。