python脚本操作MySQL数据库的一些问题

python脚本操作MySQL数据库的一些问题

博主小妹在某公司实习，被分派做数据清洗和梳理（此处不得不提及自己实在太菜了），遇到一系列MySQL数据库的处理问题，列在此处，作为总结。

1. 数据抽取缓慢

　　没什么好方法，获取到的经验就是尽量减少在SQL语句中使用Join和Left Join，Join语句会对全表进行查询匹配，查询速度慢，可以先将两表所需数据读取到内存中，在内存中进行匹配。

2. 数据处理缓慢

　　一开始进行数据抽取匹配时，运用了多层循环，其实有些循环是不必要的，有些循环在梳理逻辑时是可以避免的。尽量减少循环遍历，能在一个循环内处理的操作，不要遍历两次。（ps: defaultdict真的好用）

3. 数据插入耗时长

　　导师一开始给的学习脚本，每一条数据Insert并且commit一次，插入数据耗时特别长。改进过程中采取的思路是：将1000条数据存入一个List，每1000条数据进行一次插入操作。代码如下：

objs = []
for dim in datas:
objs.append(datas[dim])
if len(objs) >= 1000:
data_insert(ins_sql, objs)  // 封装的insert函数，ins_sql为sql语句
objs = []
data_insert(ins_sql, objs)

4. 数据库查询时间长

　　在实际任务中，数据以django接口的方式提供，开发时遇到了数据读取缓慢的问题，解决的方式是在对应的筛选字段上添加index。数据库添加index的命令为：

ALTER TABLE ‘tablename’ ADD INDEX ‘index_name’ (‘column_name’）

一些其他的tips：

脚本中一定要注意logging的使用，能极大的方便统计数据处理时间，记录数据处理的一些鼓掌

python脚本自动运行分为两步：①编辑shell命令文件用于运行python，②使用crontab命令编辑定时执行shell命令

Record at 14:54 2017/6/30