简单粗暴地插入10万条数据 importpymssqlimportrandom__author__='sryan'classGenerateData:def__init__(self):print('init') self.conn=None self.cur=Nonedefconnect(self, host, user, password, database):try: self.conn= pymssql.connect(host=host, user=user, password=password, database=database) ...
#拼接字符串 Insert ———Select———UNION ALL———SELECT类型插入defInsertByRow(self,tableName,TitleList,DataList):#获取列头的字典包含列名以及数据类型titleDict=self.GetTableTitle(tableName)#定义Insert语句的头部insertTitleStr=f"Insert into {tableName} ("+','.join(TitleList)+")\n"#批导入变量...
使用并行插入:如果数据库支持并行插入,可以将数据分成多个线程或进程并行插入,以提高插入速度。 数据库优化:对于特定的数据库,可以根据其特性进行一些优化操作,如调整缓冲区大小、优化表结构、使用分区表等。 总结起来,Python中进行SQL大容量插入可以通过批量插入、使用事务、预编译语句、使用索引、分批插入、并行插入和数...
密码、数据库选择cursor=connect.cursor()#设定变量cursor 创建光标sql="insert into c3(id, name, age) values ('12','ki','22');commit"#执行SQL语句,向表c3插入数据,SQL_server 语句后面需要接上commit 提交,否则无法提交到数据。
使用Python插入SQL数据库时,性能是一个重要的考量因素。下面是关于性能优化的一些建议: 1. 批量插入:将多个插入操作合并为一个批量插入操作可以显著提高性能。可以使用SQL的`INSERT I...
紧接昨天的文章Windows下载安装配置SQL Server、SSMS,使用Python连接读写数据,我们已经安装和配置好了sqlserver,也成功测试了如何利用Python连接、读写数据到数据库。 今天我们正式开始怼需求:有很多Excel,需要批量处理,然后存入不同的数据表中。 2、开始动手动脑 ...
cursor.execute(sql) conn.commit() # 批量插入数据 def InsertData(): sql = "INSERT INTO persons(name,age) VALUES (%s, %d)" data = [ ('zhangsan', 15), ('lisi', 16), ('wangwu T.', 17)] cursor.executemany(sql, data) # 如果没有指定autocommit属性为True的话就需要调用commit()方法 ...
return u'插入数据库成功' def insert_many(self,sql,params): conn = MySQLdb.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='server', db='day2017') cur = conn.cursor() cur.executemany(sql, params) conn.commit() cur.close() return u'批量插入数据库成功' ...
sql='select * from A',A表有8百万数据 前段时间写了数据库互相导数据的Python脚本,是Oracle导入postgreSQL,使用cx_Oracle执行execute(sql)没有任何问题。这次是postgreSQL导入postgreSQL,使用psycopg2执行execute(sql)就直接卡死在这一行了,并且内存占用持续上升。 自己的思路 数据库连接是没有问题的,因为其他少数据量...