前言
MySQL 是一個最受歡迎的開源數據庫，可以提供卓越的性能和可靠性。然而，當數據量變得很大時，導入數據就成了一個挑戰。在本文中，我們將介紹如何將1000萬個文本文件導入 MySQL 數據庫。
方案設計
在導入1000萬個文本文件之前，我們需要確定一個可行的方案來確保導入的速度和數據的完整性。以下是我們的方案設計：
- 使用 Python 編寫腳本來處理大量數據。
- 將處理后的數據加載到內存中并使用 MySQL Connector/Python 將數據寫入 MySQL 數據庫。
- 使用批處理操作來提高數據加載速度。
準備數據
在開始導入數據之前，需要將1000萬個文本文件準備好。我們將所有文本文件放在單個目錄中，以便更容易地處理和導入。為了更好地性能，我們還可以將文件劃分為多個文件夾并使用并行處理技術來處理和導入數據。
編寫 Python 腳本
我們使用 Python 編寫了一個腳本來處理和導入數據。以下是我們腳本的主要步驟：
- 遍歷文本文件夾以處理每個文本文件。
- 從每個文本文件中提取數據，并使用正確的字段存儲它。
- 使用批處理操作將數據加載到內存中。
- 將數據寫入 MySQL 數據庫。
使用批處理操作
使用批處理操作可以大幅提高導入數據的速度。批處理是將一組操作作為單個操作執行的一種技術，在數據加載期間，它可以將操作緩沖到一個單獨的批處理請求中，而不是將每個操作作為單個請求發送到 MySQL 服務器。
導入數據到 MySQL
我們使用 MySQL Connector/Python 將數據加載和寫入 MySQL 數據庫。以下是我們使用的主要 Python 代碼段：
import mysql.connector
cnx = mysql.connector.connect(user='username', password='password',
host='127.0.0.1',
database='database_name')
cursor = cnx.cursor()
query = ("INSERT INTO table_name "
"(field_1, field_2, field_3, field_4) "
"VALUES (%s, %s, %s, %s)")
for record in records:
data = (record.field_1, record.field_2, record.field_3, record.field_4)
cursor.execute(query, data)
cnx.commit()
cursor.close()
cnx.close()總結
導入大量數據是一個挑戰，但是我們可以通過正確的方案設計和技術選擇來使導入變得更加容易和高效。在這篇文章中，我們介紹了如何使用 Python 和 MySQL Connector/Python 將1000萬個文本文件成功導入 MySQL 數據庫。
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