Python3 多線程(連接池)操作MySQL插入數據
多線程(連接池)操作MySQL插入數據
針對於此篇博客的收獲心得:
- 首先是可以構建連接數據庫的連接池,這樣可以多開啟連接,同一時間連接不同的數據表進行查詢,插入,為多線程進行操作數據庫打基礎
- 多線程根據多連接的方式,需求中要完成多語言的入庫操作,我們可以啟用多線程對不同語言數據進行並行操作
- 在插入過程中,一條一插入,比較浪費時間,我們可以把數據進行積累,積累到一定的條數的時候,執行一條sql命令,一次性將多條數據插入到數據庫中,節省時間cur.executemany
1.主要模塊
DBUtils : 允許在多線程應用和數據庫之間連接的模塊套件
Threading : 提供多線程功能
2.創建連接池
PooledDB 基本參數:
- mincached : 最少的空閑連接數,如果空閑連接數小於這個數,Pool自動創建新連接;
- maxcached : 最大的空閑連接數,如果空閑連接數大於這個數,Pool則關閉空閑連接;
- maxconnections : 最大的連接數;
- blocking : 當連接數達到最大的連接數時,在請求連接的時候,如果這個值是True,請求連接的程序會一直等待,直到當前連接數小於最大連接數,如果這個值是False,會報錯;
def mysql_connection(): maxconnections = 15 # 最大連接數 pool = PooledDB( pymysql, maxconnections, host='localhost', user='root', port=3306, passwd='123456', db='test_DB', use_unicode=True) return pool # 使用方式 pool = mysql_connection() con = pool.connection()
3.數據預處理
文件格式:txt
共準備瞭四份虛擬數據以便測試,分別有10萬, 50萬, 100萬, 500萬行數據
MySQL表結構如下圖:
數據處理思路 :
- 每一行一條記錄,每個字段間用制表符 “\t” 間隔開,字段帶有雙引號;
- 讀取出來的數據類型是 Bytes ;
- 最終得到嵌套列表的格式,用於多線程循環每個任務每次處理10萬行數據;
格式 : [ [(A,B,C,D), (A,B,C,D),(A,B,C,D),…], [(A,B,C,D), (A,B,C,D),(A,B,C,D),…], [], … ]
import re import time st = time.time() with open("10w.txt", "rb") as f: data = [] for line in f: line = re.sub("\s", "", str(line, encoding="utf-8")) line = tuple(line[1:-1].split("\"\"")) data.append(line) n = 100000 # 按每10萬行數據為最小單位拆分成嵌套列表 result = [data[i:i + n] for i in range(0, len(data), n)] print("10萬行數據,耗時:{}".format(round(time.time() - st, 3))) # 10萬行數據,耗時:0.374 # 50萬行數據,耗時:1.848 # 100萬行數據,耗時:3.725 # 500萬行數據,耗時:18.493
4.線程任務
每調用一次插入函數就從連接池中取出一個鏈接操作,完成後關閉鏈接;
executemany 批量操作,減少 commit 次數,提升效率;
def mysql_insert(*args): con = pool.connection() cur = con.cursor() sql = "INSERT INTO test(sku,fnsku,asin,shopid) VALUES(%s, %s, %s, %s)" try: cur.executemany(sql, *args) con.commit() except Exception as e: con.rollback() # 事務回滾 print('SQL執行有誤,原因:', e) finally: cur.close() con.close()
5.啟動多線程
代碼思路 :
設定最大隊列數,該值必須要小於連接池的最大連接數,否則創建線程任務所需要的連接無法滿足,會報錯 : pymysql.err.OperationalError: (1040, ‘Too many connections’)循環預處理好的列表數據,添加隊列任務如果達到隊列最大值 或者 當前任務是最後一個,就開始多線程隊執行隊列裡的任務,直到隊列為空;
def task(): q = Queue(maxsize=10) # 設定最大隊列數和線程數 # data : 預處理好的數據(嵌套列表) while data: content = data.pop() t = threading.Thread(target=mysql_insert, args=(content,)) q.put(t) if (q.full() == True) or (len(data)) == 0: thread_list = [] while q.empty() == False: t = q.get() thread_list.append(t) t.start() for t in thread_list: t.join()
6.完整示例
import pymysql import threading import re import time from queue import Queue from DBUtils.PooledDB import PooledDB class ThreadInsert(object): "多線程並發MySQL插入數據" def __init__(self): start_time = time.time() self.pool = self.mysql_connection() self.data = self.getData() self.mysql_delete() self.task() print("========= 數據插入,共耗時:{}'s =========".format(round(time.time() - start_time, 3))) def mysql_connection(self): maxconnections = 15 # 最大連接數 pool = PooledDB( pymysql, maxconnections, host='localhost', user='root', port=3306, passwd='123456', db='test_DB', use_unicode=True) return pool def getData(self): st = time.time() with open("10w.txt", "rb") as f: data = [] for line in f: line = re.sub("\s", "", str(line, encoding="utf-8")) line = tuple(line[1:-1].split("\"\"")) data.append(line) n = 100000 # 按每10萬行數據為最小單位拆分成嵌套列表 result = [data[i:i + n] for i in range(0, len(data), n)] print("共獲取{}組數據,每組{}個元素.==>> 耗時:{}'s".format(len(result), n, round(time.time() - st, 3))) return result def mysql_delete(self): st = time.time() con = self.pool.connection() cur = con.cursor() sql = "TRUNCATE TABLE test" cur.execute(sql) con.commit() cur.close() con.close() print("清空原數據.==>> 耗時:{}'s".format(round(time.time() - st, 3))) def mysql_insert(self, *args): con = self.pool.connection() cur = con.cursor() sql = "INSERT INTO test(sku, fnsku, asin, shopid) VALUES(%s, %s, %s, %s)" try: cur.executemany(sql, *args) con.commit() except Exception as e: con.rollback() # 事務回滾 print('SQL執行有誤,原因:', e) finally: cur.close() con.close() def task(self): q = Queue(maxsize=10) # 設定最大隊列數和線程數 st = time.time() while self.data: content = self.data.pop() t = threading.Thread(target=self.mysql_insert, args=(content,)) q.put(t) if (q.full() == True) or (len(self.data)) == 0: thread_list = [] while q.empty() == False: t = q.get() thread_list.append(t) t.start() for t in thread_list: t.join() print("數據插入完成.==>> 耗時:{}'s".format(round(time.time() - st, 3))) if __name__ == '__main__': ThreadInsert()
插入數據對比
共獲取1組數據,每組100000個元素.== >> 耗時:0.374’s
清空原數據.== >> 耗時:0.031’s
數據插入完成.== >> 耗時:2.499’s
=============== 10w數據插入,共耗時:3.092’s ===============
共獲取5組數據,每組100000個元素.== >> 耗時:1.745’s
清空原數據.== >> 耗時:0.0’s
數據插入完成.== >> 耗時:16.129’s
=============== 50w數據插入,共耗時:17.969’s ===============
共獲取10組數據,每組100000個元素.== >> 耗時:3.858’s
清空原數據.== >> 耗時:0.028’s
數據插入完成.== >> 耗時:41.269’s
=============== 100w數據插入,共耗時:45.257’s ===============
共獲取50組數據,每組100000個元素.== >> 耗時:19.478’s
清空原數據.== >> 耗時:0.016’s
數據插入完成.== >> 耗時:317.346’s
=============== 500w數據插入,共耗時:337.053’s ===============
7.思考/總結
思考 :多線程+隊列的方式基本能滿足日常的工作需要,但是細想還是有不足;
例子中每次執行10個線程任務,在這10個任務執行完後才能重新添加隊列任務,這樣會造成隊列空閑.如剩餘1個任務未完成,當中空閑數 9,當中的資源時間都浪費瞭;
是否能一直保持隊列飽滿的狀態,每完成一個任務就重新填充一個.
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