pymysql 插入错误:Warning(1265, “Data truncated for column ‘XXXX‘ at row xxx“)

在使用Python的pymysql模块进行大量数据插入时遇到警告:数据在第3589行被截断。文章详细解析了该错误原因,通常由数据长度超出字段限制引起,并提供了解决方案,通过调整字段VARCHAR长度从50至100解决了问题。
部署运行你感兴趣的模型镜像

问题

最近用python使用pymysql插入数据时,报错了,我一口气插入了2W条数据,在中间报错了,如下图:
在这里插入图片描述
报错打印如下:
Warning(1265, “Data truncated for column ‘dtc_zh_CN’ at row 3589”)

解决方案

这个错误,其实就是插入的数据不合法造成的,
比如:乱码,超出字段长度,非法字符等, 我这里的插入的数据超出字段长度造成的,奇怪的是我将sql语句直接拿到Navicat上面就能成功执行,不报错,不过执行速度太慢了,一口气添加2W条数据花了我20多秒,不过我用python执行,毫秒级别就完成了,还是很赞的。
说下我具体哪里字段长度超错了,如下:
原:

 dtc_zh_CN VARCHAR(50)   NULL,

改为

 dtc_zh_CN VARCHAR(100)   NULL,

即可

按道理说VARCHAR是自动属性长度增长的,这边会报错,我也是百思不得其姐啊。。。

觉得博主写的还不错的话,就请博主喝杯咖啡☕吧!在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Python3.11

Python3.11

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

<think>好的,我现在需要帮助用户解决他们遇到的pymysql.err.DataError (1265)错误,具体是“Data truncated for column 'order_data'”。用户提到数据类型不匹配,所以问题应该出在插入的数据与数据库表结构中的列类型不一致,导致数据被截断。 首先,我要回想一下用户之前的对话历史。用户之前提供的代码中,有一个Record类,其中date字段是从文本或JSON文件中读取的,然后插入到MySQL的orders表的order_data列。之前的回答中,用户可能将date字段作为字符串处理,而没有检查其格式是否符合数据库的日期类型要求。 现在,用户引用了三个参考资料,都是关于DataError的错误,其中提到数据截断和超出范围的值。比如引用1中的错误是因为字段类型不符,数据被截断;引用2是因为数值超出列的范围;引用3可能涉及插入数据时的格式问题。 所以,我需要确定用户当前的错误是因为order_data列的数据类型与插入的数据不匹配。常见的例子是,数据库中的order_data列是DATE或DATETIME类型,但插入的字符串格式不正确,比如'20220101'而不是'2022-01-01',或者包含时间部分而列类型仅为DATE。 接下来,我应该分步骤来解决这个问题: 1. **验证数据库表结构**:用户需要确认order_data列的数据类型。如果是DATE,那么插入的字符串必须符合YYYY-MM-DD的格式;如果是DATETIME,则需要包含时间部分。 2. **检查数据源**:用户从文本和JSON文件中读取数据,date字段的内容可能存在格式问题。比如,原始数据可能是'20220101'而不是'2022-01-01',或者在JSON中有不同的日期表示方式。 3. **数据清洗与转换**:在将数据插入数据库之前,需要将date字段转换为正确的格式。可能需要使用Python的datetime模块来解析原始日期字符串,并格式化为符合MySQL要求的字符串。 4. **使用参数化查询**:之前的代码中使用了字符串拼接来构造SQL语句,这不仅有SQL注入的风险,也可能因为格式问题导致错误。改用参数化查询可以让数据库驱动自动处理类型转换,减少错误。 5. **异常处理与日志记录**:添加异常捕获,记录插入失败的数据,方便排查具体哪条数据有问题,以及具体的错误信息。 此外,用户之前提供的代码中,插入SQL语句是直接拼接字符串,这可能导致数据类型不匹配,尤其是日期格式。例如,如果数据库中的order_data是DATE类型,但传入的字符串格式不正确,就会出现截断错误。 可能的解决方案步骤: - 示例代码中,用户可能将date字段直接作为字符串插入,而没有转换为正确的日期格式。比如,原始数据中的日期格式可能是'YYYYMMDD',而MySQL需要'YYYY-MM-DD'。 - 需要修改读取数据时的处理逻辑,将date字段解析为datetime对象,再格式化为正确的字符串。 - 同时,建议用户使用参数化查询而不是字符串格式化,这可以避免很多类型和格式问题,并提高安全性。 在用户提供的代码中,TextFileReader和JsonFileReader读取的date字段可能格式不一致。例如,文本文件中的日期可能是'2021-01-01',而JSON中的日期可能是'2021/01/01'或者其他格式,导致插入时不符合MySQL的DATE格式要求。 因此,解决方案应包括: 1. 检查数据库中的order_data列的类型,确认是DATE、DATETIME还是VARCHAR。 2. 统一数据源中的日期格式,确保与数据库列类型匹配。 3. 在代码中添加日期格式转换的逻辑,例如使用strptime解析不同格式的日期字符串,并格式化为正确的字符串。 4. 使用参数化查询,让pymysql处理类型转换,避免手动拼接SQL字符串。 此外,用户可能需要处理其他潜在的数据类型问题,例如money字段是否为正确的数值类型,province字段的长度是否足够等,但当前的问题集中在order_data列,所以先集中解决这个问题。 最后,需要提醒用户在生产环境中使用参数化查询来防止SQL注入,并确保所有数据在插入前都经过验证和清洗,以避免类似的DataError。</think>### 解决方案:Pymysql DataError (1265) 数据截断问题详解 DataError (1265) 表示插入数据与目标字段定义不匹配,常见于以下场景: 1. 字符串长度超过字段定义 2. 日期格式不符合数据库要求 3. 数值类型范围溢出 4. 枚举值不在预设范围内 --- #### 第一步:定位问题根源 根据报错信息 `Data truncated for column 'order_data'`,可确定问题出在`orders`表的`order_data`字段。通过以下步骤验证数据结构: ```python # 检查表结构 cursor.execute("DESCRIBE orders") for column in cursor.fetchall(): if column[0] == 'order_data': print(f"字段类型: {column[1]}") ``` --- #### 第二步:数据类型映射验证 常见日期类型对应关系: | Python类型 | MySQL类型 | 合法格式示例 | |-----------|------------|--------------------| | str | DATE | '2023-01-01' | | datetime | DATETIME | '2023-01-01 12:00' | | str | VARCHAR | 自由文本 | *若数据库定义为`DATE`类型,插入`'20230101'`会触发截断错误* --- #### 第三步:数据清洗方案 在`Record`类构造函数中添加格式验证: ```python from datetime import datetime class Record: def __init__(self, date, order_id, money, province): try: # 统一转为标准日期格式 self.date = datetime.strptime(date, "%Y%m%d").strftime("%Y-%m-%d") except ValueError: # 处理不同日期格式 if '/' in date: self.date = datetime.strptime(date, "%Y/%m/%d").strftime("%Y-%m-%d") else: raise ValueError(f"无效日期格式: {date}") # 其他字段初始化... ``` --- #### 第四步:使用参数化查询 修改插入逻辑,避免SQL注入并自动处理类型转换: ```python sql = "INSERT INTO orders (order_data, order_id, money, province) VALUES (%s, %s, %s, %s)" params = (record.date, record.order_id, record.money, record.province) cursor.execute(sql, params) # 由驱动自动处理类型转换[^1] ``` --- #### 第五步:添加容错机制 ```python from pymysql import DataError try: cursor.execute(sql, params) except DataError as e: print(f"数据异常记录: {record.__dict__}") print(f"错误详情: {e.args}") # 记录到错误日志或死信队列 ``` --- ### 关键验证步骤 1. **格式验证**:确保原始数据中的日期格式统一 ```python # 在读取数据时打印样本 print(f"样本日期: {jan_data[0].date} (类型: {type(jan_data[0].date)})") ``` 2. **类型断言**:插入前进行类型检查 ```python assert isinstance(record.date, str), "日期字段必须为字符串类型" ``` --- ### 预防措施 1. **数据库设计规范**: ```sql ALTER TABLE orders MODIFY order_data DATE NOT NULL -- 精确控制格式 ``` 2. **数据校验管道**: ```python class DataValidator: @staticmethod def validate_date(value): patterns = ['%Y-%m-%d', '%Y%m%d', '%Y/%m/%d'] for pattern in patterns: try: return datetime.strptime(value, pattern) except ValueError: continue raise ValidationError("日期格式无效") ``` --- ### 典型错误场景分析 | 错误现象 | 根本原因 | 解决方案 | |--------|--------|--------| | 日期包含时间部分 | 数据库使用DATE类型 | 使用`.date()`方法截断时间 | | 月份值超过12 | 原始数据错误 | 添加范围校验 `1 <= month <= 12` | | 闰年日期无效 | 如2023-02-29 | 使用calendar模块验证 | --- ### 性能优化建议 对于大数据量插入,推荐: 1. 使用`executemany`批量操作 2. 开启事务提交 ```python # 批量插入示例 data_chunks = [tuple(r.__dict__.values()) for r in all_data] cursor.executemany(sql, data_chunks) conn.commit() # 显式提交事务[^2] ``` --- --相关问题--: 1. 如何自动处理多种日期格式的混合数据? 2. 使用ORM框架时如何避免数据类型错误? 3. 数据库迁移时如何保持类型兼容性? [^1]: 参数化查询通过预编译机制自动处理类型转换 [^2]: 批量操作可减少90%以上的I/O开销
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Fu_Lin_

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值