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Python实现多进程导入CSV数据至MySQL

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简介:
本文章介绍如何利用Python编写脚本实现高效地将大量CSV格式的数据通过多进程技术批量导入到MySQL数据库中。 最近帮助同事解决了一个将CSV数据导入MySQL的需求。这两个文件相当庞大:一个大小为3GB、包含2100万条记录;另一个则达到7GB、拥有3500万条记录。面对如此规模的数据,简单的单进程/单线程插入方式显然效率低下,因此采用了多进程的方法来处理。 具体操作细节此处不再详述,但有几点值得注意: - 使用批量插入而非逐行插入可以显著提高速度。 - 在数据导入初期阶段暂时不创建索引以进一步加快导入过程。 - 采用生产者和消费者模型:主进程负责读取CSV文件内容,而多个工作进程(worker)则执行实际的数据库插入操作。 - 控制好工作的工人数量至关重要,过多的工作线程会增加对MySQL的压力。 - 遇到因脏数据引发的问题时需妥善处理异常情况。 - 原始数据采用GBK编码格式,在导入前需要将其转换为UTF-8。

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    本文章介绍如何利用Python编写脚本实现高效地将大量CSV格式的数据通过多进程技术批量导入到MySQL数据库中。 最近帮助同事解决了一个将CSV数据导入MySQL的需求。这两个文件相当庞大:一个大小为3GB、包含2100万条记录;另一个则达到7GB、拥有3500万条记录。面对如此规模的数据,简单的单进程/单线程插入方式显然效率低下,因此采用了多进程的方法来处理。 具体操作细节此处不再详述,但有几点值得注意: - 使用批量插入而非逐行插入可以显著提高速度。 - 在数据导入初期阶段暂时不创建索引以进一步加快导入过程。 - 采用生产者和消费者模型:主进程负责读取CSV文件内容,而多个工作进程(worker)则执行实际的数据库插入操作。 - 控制好工作的工人数量至关重要,过多的工作线程会增加对MySQL的压力。 - 遇到因脏数据引发的问题时需妥善处理异常情况。 - 原始数据采用GBK编码格式,在导入前需要将其转换为UTF-8。
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