本文介绍了如何使用Python高效地将千万级数据自动写入MySQL数据库，包括通过navicat导入向导和两种编程方法：pymysql与pandas+sqlalchemy。在比较中，pandas的解决方案因其简洁高效被推荐。
Python 读取数据自动写入 MySQL 数据库，这个需求在工作中是非常普遍的，主要涉及到 python 操作数据库，读写更新等，数据库可能是 mongodb、 es，他们的处理思路都是相似的，只需要将操作数据库的语法更换即可。本篇文章会给大家系统的分享千万级数据如何写入到 mysql，分为两个场景，两种方式。
场景一：数据不需要频繁的写入mysql
使用 navicat 工具的导入向导功能。支持多种文件格式，可以根据文件的字段自动建表，也可以在已有表中插入数据，非常快捷方便。
场景二：数据是增量的，需要自动化并频繁写入mysql
测试数据：csv 格式 ，大约 1200万行
import pandas as pd
data = pd.read_csv('./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv')
data.shape
打印结果
方式一：
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
1万+
到【灌水乐园】发言
