CSV文件快速倒入MySQL数据库的方法（csv倒入mysql）

CSV文件快速倒入MySQL数据库的方法

CSV（Comma-Separated Values）是一种常用的文本文件格式，用来存储表格数据。而MySQL是目前最流行的关系型数据库之一，因此将CSV文件快速倒入MySQL数据库对于数据分析和数据处理来说非常重要。在本文中，我们将介绍如何使用Python和MySQL，以及适用于大型数据集的高效技巧，将CSV文件快速导入MySQL数据库。

第一步：创建MySQL数据库和数据表

我们需要在MySQL数据库中创建一个新的数据库和一张数据表来存储CSV文件的数据。以下为在MySQL中创建一个名为MyDatabase的数据库和一个包含两个字段（id和name）的数据表：

`mysql

CREATE DATABASE MyDatabase;

USE MyDatabase;

CREATE TABLE myTable (

id INT PRIMARY KEY,

name VARCHAR(255)

);

第二步：使用Python将CSV文件导入MySQL数据库
接下来，我们需要使用Python编写代码来从CSV文件中读取数据并将其导入MySQL数据库中。以下是一个示例代码：
```pythonimport csv
import pymysql
# 打开CSV文件with open("myData.csv") as csvfile:
 reader = csv.DictReader(csvfile) # 连接到MySQL数据库
 conn = pymysql.connect(host="localhost", port=3306, user="root", password="password", db="MyDatabase") cursor = conn.cursor()
 # 遍历CSV文件中的每一行数据，将其插入MySQL数据库中 for row in reader:
 id = int(row["id"]) name = row["name"]
 sql = "INSERT INTO myTable (id, name) VALUES (%s, %s)" cursor.execute(sql, (id, name))
 # 提交更改并关闭连接 conn.commit()
 cursor.close() conn.close()

在代码中，我们使用了Python内置的csv模块来读取CSV文件的内容，并使用pymysql模块连接到MySQL数据库。然后，我们遍历CSV文件中的每一行数据，将其插入到MySQL数据表中。我们提交更改并关闭数据库连接。

第三步：使用LOAD DATA INFILE导入大型CSV文件

如果CSV文件十分大，那么使用Python逐行遍历和插入数据将变得相当缓慢。在这种情况下，我们可以使用MySQL提供的LOAD DATA INFILE语句来导入CSV文件。以下是一个示例代码：

`mysql

LOAD DATA INFILE /path/to/myData.csv INTO TABLE myTable

FIELDS TERMINATED BY , ENCLOSED BY

LINES TERMINATED BY \r\n

IGNORE 1 ROWS;

在代码中，我们使用LOAD DATA INFILE语句将CSV文件导入到MySQL数据表中。在语句中，我们指定了CSV文件的路径以及CSV文件的格式。FIELDS TERMINATED BY指定了CSV文件中字段的分隔符，ENCLOSED BY指定了字段的包装符号，LINES TERMINATED BY指定了行的结束符。IGNORE 1 ROWS指定了忽略CSV文件的第一行数据，因为它通常是标题行。
总结
本文介绍了如何使用Python和MySQL将CSV文件快速导入MySQL数据库。对于小型数据集，我们可以使用Python逐行遍历和插入数据。对于大型数据集，我们可以使用MySQL的LOAD DATA INFILE语句将CSV文件直接导入到MySQL数据表中。遵循以上步骤，我们可以快速地将CSV文件导入MySQL数据库，并进行数据分析和处理。

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