mysql批量插入100w条数据，使用python代码实现？

可以使用 Python 的 MySQLdb 库来实现批量插入数据，具体实现方法可以参考以下代码：

import MySQLdb

# 连接数据库
conn = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root', passwd='password', db='test', charset='utf8')

# 获取游标
cursor = conn.cursor()

# 批量插入数据
sql = "INSERT INTO table_name (column1, column2, column3) VALUES (%s, %s, %s)"
data = [(value1, value2, value3) for i in range(1000000)]
cursor.executemany(sql, data)

# 提交事务
conn.commit()

# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

相关问题

python mysql批量插入数据

在Python中，可以使用pymysql库来实现批量插入数据到MySQL数据库。有两种常用的方法可以实现批量插入数据。

方法一是使用for循环和cursor.execute(sql)的方式，具体步骤如下：
1. 导入pymysql库：import pymysql
2. 建立数据库连接：conn = pymysql.connect(host='XXX.XXX.XXX.XXX', user='XXXXX', password='XXXXX', db='XXXXX', port=3306, charset='utf8')
3. 创建游标对象：cursor = conn.cursor()
4. 编写插入数据的SQL语句：sql = "INSERT INTO 表名(字段1, 字段2) VALUES (%s, %s)"
5. 使用for循环遍历数据列表，执行插入操作：for data in data_list: cursor.execute(sql, data)
6. 提交事务：conn.commit()
7. 关闭游标和数据库连接：cursor.close() conn.close()

方法二是使用cursor.executemany(sql, list)的方式，具体步骤如下：
1. 导入pymysql库：import pymysql
2. 建立数据库连接：conn = pymysql.connect(host='XXX.XXX.XXX.XXX', user='XXXXX', password='XXXXX', db='XXXXX', port=3306, charset='utf8')
3. 创建游标对象：cursor = conn.cursor()
4. 编写插入数据的SQL语句：sql = "INSERT INTO 表名(字段1, 字段2) VALUES (%s, %s)"
5. 定义数据列表：data_list = \[('a', 1), ('b', 2), (None, 3)\]
6. 执行批量插入操作：cursor.executemany(sql, data_list)
7. 提交事务：conn.commit()
8. 关闭游标和数据库连接：cursor.close() conn.close()

需要注意的是，使用executemany方法时，可以将Python的None转换为SQL的NULL，非常方便。同时，注意%s不需要加引号，而在使用execute方法时，需要加引号。

希望以上信息对您有所帮助。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python操作mysql批量插入](https://blog.csdn.net/pxx000000/article/details/126600034)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [简单实现pymysql批量写入数据方法](https://blog.csdn.net/m0_48300767/article/details/131063781)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

springboot批量插入100个表的数据java代码实现

### 回答1：

可以使用Spring JdbcTemplate，它提供了一个batchUpdate()方法，可以批量插入多条记录。例如：

String sql = "INSERT INTO table_name (field1, field2, field3) VALUES (?, ?, ?)";

List<Object[]> batchArgs = new ArrayList<>();

batchArgs.add(new Object[] {field1Value, field2Value, field3Value});

batchArgs.add(new Object[] {field1Value2, field2Value2, field3Value2});

jdbcTemplate.batchUpdate(sql, batchArgs);

### 回答2：
要使用Java代码实现Spring Boot批量插入100个表的数据，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，确保已经配置好Spring Boot的相关依赖和数据库连接信息。

2. 在代码中创建一个包含100个表插入数据的方法。可以使用循环来遍历每个表，并在每个循环中执行插入数据的操作。

3. 设计一个数据模型类，用于表示每个表的数据。根据每个表的数据结构，创建对应的实体类，并添加必要的字段。

4. 在每次循环中，根据当前的表名创建一个对应的实体类对象，并为其设置好要插入的数据。

5. 使用Spring的JdbcTemplate或者MyBatis等数据库操作框架，执行插入数据的操作。根据具体需要，可以选择使用批量插入的方式，以提高插入性能。

6. 在插入完成后的相应位置，添加一些日志记录或者异常处理的代码，用于处理插入过程中的异常情况。

7. 最后，进行必要的测试，检查是否插入成功。可以查询数据库，验证每个表中的数据是否正确插入。

需要注意的是，批量插入大量数据可能会影响数据库性能，可以考虑使用多线程或者异步方式来提高插入速度。同时，为了保证数据的一致性和完整性，建议在插入数据之前，先对数据进行一些校验和准备工作。

### 回答3：
要实现Spring Boot批量插入100个表的数据，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，在pom.xml文件中引入Spring Boot和数据库依赖，如MySQL或其他数据库驱动。

2. 创建实体类，对应数据库中的表结构，使用注解将实体类映射到数据库表。

3. 创建对应的数据访问层接口（Repository或Mapper），使用Spring Data JPA或其他数据库访问框架提供的接口方法。

4. 在业务层（Service层）编写逻辑，用于从外部来源（如Excel、CSV文件、数据库查询等）获取需要批量插入的数据。

5. 将获取到的数据按照需要插入的表进行分组，每个表对应一个列表。

6. 使用JPA的批量插入方法，将每个表对应的数据列表进行批量插入，可以使用`saveAll()`或`saveInBatch()`方法。

7. 在事务控制的注解上添加`@Transactional`，确保数据插入过程中的事务一致性。

8. 在控制层（Controller层）暴露相应的接口，供外部调用，使用HTTP请求或其他方式将需要插入的数据传递给后端。

9. 测试整个流程是否正常，确保数据能够正确插入到数据库中。

以上是用于实现Spring Boot批量插入100个表的数据的大致步骤，具体的实现代码可以根据具体需求进行更加细化的设计和编写。