[ pymysql ] 三种插入方式的速度对比
来源:SegmentFault
时间:2023-01-23 16:02:05 450浏览 收藏
亲爱的编程学习爱好者,如果你点开了这篇文章,说明你对《[ pymysql ] 三种插入方式的速度对比》很感兴趣。本篇文章就来给大家详细解析一下,主要介绍一下MySQL、python,希望所有认真读完的童鞋们,都有实质性的提高。
- 方案一:使用 executemany 一次 + commit 一次
- 方案二:使用 execute 10000 次 + commit 一次
- 方案三:使用 (execute + commit) 都 10000 次
生成伪数据
fake: Faker = Faker(locale='zh_CN')
start = time.time()
tables = []
for i in range(10000):
row = (fake.name(), fake.text())
tables.append(row)
# print(row)
end = time.time()
print(f'生成数据完成! pay time is {end - start} s')
connection: Connection = pymysql.connect(
user='root',
password='yourpassword',
host='192.168.31.203',
port=3306,
database='test_001'
)方案一
print('开始方案一......')
with connection:
# 创建数据表
with connection.cursor() as cursor:
cursor: Cursor
sql = """
create table if not exists `tweet`(
`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`username` varchar(255) NOT NULL,
`content` varchar(255) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
)
"""
cursor.execute(sql)
start = time.time()
# 插入数据
with connection.cursor() as cursor:
cursor: Cursor
sql = 'insert into tweet (`username`,`content`) values (%s,%s) '
cursor.executemany(sql, tables)
connection.commit()
end = time.time()
print(f'方案一:插入数据完成! pay time is {end - start} s')
# 删除数据表
with connection.cursor() as cursor:
cursor: Cursor
sql = 'drop table tweet;'
cursor.execute(sql)
方案二
print('开始方案二......')
connection: Connection = pymysql.connect(
user='root',
password='yourpassword',
host='192.168.31.203',
port=3306,
database='test_001'
)
with connection:
# 创建数据表
with connection.cursor() as cursor:
cursor: Cursor
sql = """
create table if not exists `tweet`(
`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`username` varchar(255) NOT NULL,
`content` varchar(255) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
)
"""
cursor.execute(sql)
start = time.time()
# 插入数据
with connection.cursor() as cursor:
cursor: Cursor
for row in tables:
sql = 'insert into tweet (`username`,`content`) values (%s,%s) '
cursor.execute(sql, row)
connection.commit()
end = time.time()
print(f'方案二:插入数据完成! pay time is {end - start} s')
# 删除数据表
with connection.cursor() as cursor:
cursor: Cursor
sql = 'drop table tweet;'
cursor.execute(sql)
方案三
print('开始方案三......')
connection: Connection = pymysql.connect(
user='root',
password='yourpassword',
host='192.168.31.203',
port=3306,
database='test_001'
)
with connection:
# 创建数据表
with connection.cursor() as cursor:
cursor: Cursor
sql = """
create table if not exists `tweet`(
`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`username` varchar(255) NOT NULL,
`content` varchar(255) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
)
"""
cursor.execute(sql)
start = time.time()
# 插入数据
with connection.cursor() as cursor:
cursor: Cursor
for row in tables:
sql = 'insert into tweet (`username`,`content`) values (%s,%s) '
cursor.execute(sql, row)
connection.commit()
end = time.time()
print(f'方案三:插入数据完成! pay time is {end - start} s')
# 删除数据表
with connection.cursor() as cursor:
cursor: Cursor
sql = 'drop table tweet;'
cursor.execute(sql)运行结果
生成数据完成! pay time is 1.2480072975158691 s 开始方案一...... 方案一:插入数据完成! pay time is 2.1816399097442627 s 开始方案二...... 方案二:插入数据完成! pay time is 27.0793399810791 s 开始方案三...... 方案三:插入数据完成! pay time is 247.8990249633789 s
可以看到
速度:方案一 > 方案二 > 方案三
完整代码
import pymysql
from pymysql.connections import Connection
from pymysql.cursors import Cursor
from faker import Faker
import time
fake: Faker = Faker(locale='zh_CN')
start = time.time()
tables = []
for i in range(10000):
row = (fake.name(), fake.text())
tables.append(row)
# print(row)
end = time.time()
print(f'生成数据完成! pay time is {end - start} s')
connection: Connection = pymysql.connect(
user='root',
password='yourpassword',
host='192.168.31.203',
port=3306,
database='test_001'
)
print('开始方案一......')
with connection:
# 创建数据表
with connection.cursor() as cursor:
cursor: Cursor
sql = """
create table if not exists `tweet`(
`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`username` varchar(255) NOT NULL,
`content` varchar(255) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
)
"""
cursor.execute(sql)
start = time.time()
# 插入数据
with connection.cursor() as cursor:
cursor: Cursor
sql = 'insert into tweet (`username`,`content`) values (%s,%s) '
cursor.executemany(sql, tables)
connection.commit()
end = time.time()
print(f'方案一:插入数据完成! pay time is {end - start} s')
# 删除数据表
with connection.cursor() as cursor:
cursor: Cursor
sql = 'drop table tweet;'
cursor.execute(sql)
# --------------------------------------------------------------------
print('开始方案二......')
connection: Connection = pymysql.connect(
user='root',
password='yourpassword',
host='192.168.31.203',
port=3306,
database='test_001'
)
with connection:
# 创建数据表
with connection.cursor() as cursor:
cursor: Cursor
sql = """
create table if not exists `tweet`(
`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`username` varchar(255) NOT NULL,
`content` varchar(255) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
)
"""
cursor.execute(sql)
start = time.time()
# 插入数据
with connection.cursor() as cursor:
cursor: Cursor
for row in tables:
sql = 'insert into tweet (`username`,`content`) values (%s,%s) '
cursor.execute(sql, row)
connection.commit()
end = time.time()
print(f'方案二:插入数据完成! pay time is {end - start} s')
# 删除数据表
with connection.cursor() as cursor:
cursor: Cursor
sql = 'drop table tweet;'
cursor.execute(sql)
# --------------------------------------------------------------------
print('开始方案三......')
connection: Connection = pymysql.connect(
user='root',
password='yourpassword',
host='192.168.31.203',
port=3306,
database='test_001'
)
with connection:
# 创建数据表
with connection.cursor() as cursor:
cursor: Cursor
sql = """
create table if not exists `tweet`(
`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`username` varchar(255) NOT NULL,
`content` varchar(255) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
)
"""
cursor.execute(sql)
start = time.time()
# 插入数据
with connection.cursor() as cursor:
cursor: Cursor
for row in tables:
sql = 'insert into tweet (`username`,`content`) values (%s,%s) '
cursor.execute(sql, row)
connection.commit()
end = time.time()
print(f'方案三:插入数据完成! pay time is {end - start} s')
# 删除数据表
with connection.cursor() as cursor:
cursor: Cursor
sql = 'drop table tweet;'
cursor.execute(sql)
今天关于《[ pymysql ] 三种插入方式的速度对比》的内容就介绍到这里了,是不是学起来一目了然!想要了解更多关于mysql的内容请关注golang学习网公众号!
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