mysql中replace INTO + 占位符批量插入使用

MySQL中的REPLACE INTO语句可以用于插入新数据或更新现有数据。使用占位符批量插入数据时，可以按照以下格式编写REPLACE INTO语句：

REPLACE INTO table_name (column1, column2, column3, ...) VALUES (?, ?, ?, ...);

其中，table_name是要操作的表名，column1、column2等是要插入数据的列名，问号?表示占位符，用来表示要插入的具体值。在执行语句时，需要指定具体的值，例如：

cursor.executemany("REPLACE INTO student (name, age, gender) VALUES (?, ?, ?);", [('Tom', 20, 'male'), ('Lucy', 22, 'female')])

上述代码实现了REPLACE INTO语句批量插入两条数据到student表中，其中name、age、gender是student表的列名，问号?表示占位符，后面的元组中包含两个子元组，每个子元组中都包含三个具体的值，分别对应name、age、gender三个列的值。

相关问题

解析 replace into sys_dept_webgis(`deptid`,`user_status`,`fire_class`) values(#{deptid},#{user_status},#{fire_class})

这是一条 MySQL 的 SQL 语句，用于对表 sys_dept_webgis 进行数据的插入或更新操作。如果表中已经存在 deptid 字段的值，则会更新该记录的 user_status 和 fire_class 字段值，否则会插入一条新的记录。其中，#{deptid}、#{user_status}、#{fire_class} 是语句中的占位符，需要根据实际情况进行替换。

python mysql批量导入csv

在Python中，你可以使用pandas库配合MySQL连接工具（如mysql-connector-python或pymysql）来批量导入CSV文件到MySQL数据库。以下是一个基本的步骤：

首先，确保你已经安装了必要的库：

pip install pandas mysql-connector-python

然后，你可以通过以下代码实现CSV文件的批量导入：

import pandas as pd
import mysql.connector

# 创建MySQL连接
cnx = mysql.connector.connect(user='your_username', password='your_password',
                              host='your_host', database='your_database')

# 如果有需要，创建表（这里假设已存在）
table_name = 'your_table_name'
df = pd.read_csv('your_file.csv')  # 读取CSV文件
if not cnx.get_table(table_name):
    df.to_sql(name=table_name, con=cnx, if_exists='replace', index=False)  # 插入数据或替换表内容

# 执行SQL批量插入（如果CSV列名与数据库表结构一致）
with open('your_file.csv', 'r') as f:
    cursor = cnx.cursor()
    for line in f:
        data = line.strip().split(',')
        insert_query = f"INSERT INTO {table_name} VALUES (%s, %s, ...)"  # 根据实际字段填写占位符
        cursor.execute(insert_query, tuple(data))
cnx.commit()  # 提交事务

# 关闭连接
cursor.close()
cnx.close()