Python进阶(三十一)-往MySQL数据库里添加数据,update和insert哪个效率高

本文探讨在Python中向MySQL数据库添加数据时,update和insert的效率问题。通过分析网络观点,指出在特定条件下update可能更高效。讨论了影响效率的因素,如存储引擎、索引、插入方式,并提出批量插入和事务处理作为优化手段。同时建议在大数据量更新时考虑异步操作。

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Python进阶(三十一)-往MySQL数据库里添加数据,update和insert哪个效率高

  在编写“Water Spider”过程中,遇到了批量更新数据的情况。自己刚开始时想使用mysql提供的cursor.executemany(operation, seq_of_params)方法执行批量更新操作,但是在写sql语句时遇到了问题,不知道如何写了。
  后来换种思路,考虑在执行数据插入之前先做数据表删除操作,然后再执行写入操作。因为自己臆想的是“数据插入的效率应该优于更细的效率。”因此,决定对于该问题进行实际考察。
  下面总结一下网络上针对该问题大家给出的观点
  1. “不考虑主键变动,索引变动,触发器联动的情况下,update比Insert效率高。”
  2. 这个很难说,相关因素太多了:存储引擎类型、是否加索引(索引结构如B+树索引或者哈希索引、索引更新、聚集索引还是非聚集索引)、约束(如唯一性约束、外键约束等)…
  还有提下三种插入语句(也有可能影响插

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