小编写这篇文章的一个主要目的，主要是去给大家去做一些相关的一些介绍，涉及到内容的还是比较多的，比如如何去进行读取千万级的一些数据，并且将这些数据去自动录入到系统里面。录入到系统里面之后，怎么才能够导入到MySQL数据库呢？下面就给大家详细解答下。
序言
Python数据如何去进行读取MySQL数据库呢？这类工作在生活当中是比较的普遍的，涉及到的内容也是相关的一些python数据库，包括数据的听说读写等一些相关的数据工作。数据库的内容主要是涉及到mongodb、es，具体的一些相关内容，下面就给大家详细解答下。
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：python➕pymysql库
安装pymysql命令：
pip install pymysql
代码实现:
import pymysql
#数据库连接信息
conn=pymysql.connect(
host='127.0.0.1',
user='root',
passwd='wangyuqing',
db='test01',
port=3306,
charset="utf8")
#分块处理
big_size=100000
#分块遍历写入到mysql
with pd.read_csv('./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv',chunksize=big_size)as reader:
for df in reader:
datas=[]
print('处理：',len(df))
#print(df)
for i,j in df.iterrows():
data=(j['user_id'],j['item_id'],j['behavior_type'],
j['item_category'],j['time'])
datas.append(data)
_values=",".join(['%s',]*5)
sql="""insert into users(user_id,item_id,behavior_type
,item_category,time)values(%s)"""%_values
cursor=conn.cursor()
cursor.executemany(sql,datas)
conn.commit()
#关闭服务
conn.close()
cursor.close()
print('存入成功！')
方式二：pandas➕sqlalchemy：pandas需要引入sqlalchemy来支持sql，在sqlalchemy的支持下，它可以实现所有常见数据库类型的查询、更新等操作。
代码实现：
from sqlalchemy import create_engine
engine=create_engine('mysql+pymysql://root:wangyuqing localhost:3306/test01')
data=pd.read_csv('./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv')
data.to_sql('user02',engine,chunksize=100000,index=None)
print('存入成功！')总结
pymysql方法用时12分47秒，耗时还是比较长的，代码量大，而pandas仅需五行代码就实现了这个需求，只用了4分钟左右。最后补充下，方式一需要提前建表，方式二则不需要。所以推荐大家使用第二种方式，既方便又效率高。如果还觉得速度慢的小伙伴，可以考虑加入多进程、多线程。
最全的三种将数据存入到MySQL数据库方法：
直接存，利用navicat的导入向导功能
Python pymysql
Pandas sqlalchemy
综上所述，这篇文章就给大家介绍完毕了，希望可以给大家带来帮助。
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