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前言
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至于两者的比较网上也有很多,但是毕竟这个事情也不复杂,决定还是自己来做,去验证一下在我们的场景下谁更优。
本文测试所用工具版本如下:
Tools | Version |
---|---|
MySQL | 5.7.18 |
Python | 3.6 |
Pandas | 0.23 |
① 创建数据表
首先我们需要把两张使用了不同引擎的表创建出来,使用为了方便起见,我们直接使用Navicat创建了两张 员工信息表,具体字段如下:
使用InnoDB引擎的表,设计表名为innodb,选项如下:
使用InnoDB引擎的表,设计表名为myisam,选项如下:
因为是简单操作,创建的具体细节就不详述了,至此,我们的数据库就把使用 InnoDB 和 MyISAM 两种引擎的表创建好了。
② 单线程写入性能对比
1. InnoDB 引擎
执行以下代码,往使用了InnoDB引擎的表格插入1000条数据
import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine import time db = create_engine('mysql+pymysql://mysql:123456@127.0.0.1:3306/test') start = time.time() for i in range(1000): data = {'index': i, 'name': 'name_' + str(i), 'age': i, 'salary': i, 'level': i} df = pd.DataFrame(data, index=[0]) df.to_sql('innodb', db, if_exists='append', index=False) end = time.time() print(end - start)
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