sql批量插入数据的核心技巧包括：1. 使用insert into … values语法一次性插入多条数据；2. 使用预处理语句（如executemany）防止sql注入并提高效率；3. postgresql使用copy命令高效加载文件数据；4. mysql使用load data infile命令实现高速数据导入；5. 通过事务保证数据完整性，错误时回滚操作；6. 根据数据库类型、数据量、格式和错误处理需求选择合适方法。这些方法通过减少数据库交互次数，显著提升插入效率，同时确保数据一致性与安全性。
SQL批量插入数据，简单来说，就是一次性插入多条数据，避免频繁与数据库交互，提高效率。但直接使用循环插入，效率依然不高。我们需要一些技巧。
SQL批量插入数据，目的是为了提高数据写入效率。单条插入数据效率低下，尤其是在处理大量数据时，会严重影响性能。批量插入通过减少与数据库的交互次数，显著提升效率。
如何实现SQL批量插入？
实现SQL批量插入的方法有很多，取决于你使用的数据库和编程语言。
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使用INSERT INTO … VALUES (…), (…), (…)语法: 这是最常见也最简单的批量插入方法。将多条数据组合成一个sql语句，一次性发送到数据库执行。
INSERT INTO products (product_name, price, quantity) VALUES ('Product A', 25.00, 100), ('Product B', 50.00, 50), ('Product C', 75.00, 25);这种方式简单直接，但需要注意SQL语句的长度限制，不同的数据库对SQL语句的长度有不同的限制。如果数据量太大，需要分批执行。
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使用预处理语句 (Prepared Statements): 预处理语句可以有效防止sql注入，并且可以重复使用，提高效率。
import sqlite3 conn = sqlite3.connect('mydatabase.db') cursor = conn.cursor() data = [('Product D', 100.00, 10), ('Product E', 125.00, 5)] cursor.executemany("INSERT INTO products (product_name, price, quantity) VALUES (?, ?, ?)", data) conn.commit() conn.close()executemany 方法允许我们一次性执行多个参数化的SQL语句，数据库会预先编译SQL语句，然后多次执行，避免重复编译，提高效率。
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使用COPY命令 (PostgreSQL): PostgreSQL 提供了 COPY 命令，可以从文件或标准输入高效地加载数据。
COPY products (product_name, price, quantity) FROM '/path/to/data.csv' WITH (FORMAT CSV, HEADER);
COPY 命令绕过了SQL解析器，直接将数据写入数据库，效率非常高。但需要注意数据格式和权限问题。
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使用LOAD DATA INFILE (mysql): 类似于PostgreSQL的COPY命令，MySQL 提供了 LOAD DATA INFILE 命令。
LOAD DATA INFILE '/path/to/data.txt' INTO TABLE products FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY 'n' (product_name, price, quantity);
同样，LOAD DATA INFILE 命令也绕过了SQL解析器，直接将数据写入数据库，效率很高。需要注意文件路径和权限问题。
批量插入数据时如何处理错误？
批量插入数据时，如果其中一条数据插入失败，可能会导致整个批量操作失败。我们需要考虑如何处理错误，保证数据的完整性。
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事务 (Transactions): 使用事务可以保证批量操作的原子性，要么全部成功，要么全部失败。
import sqlite3 conn = sqlite3.connect('mydatabase.db') cursor = conn.cursor() data = [('Product F', 150.00, 20), ('Product G', 'invalid_price', 30)] # 故意插入错误数据 try: cursor.execute("BEGIN TRANSACTION") cursor.executemany("INSERT INTO products (product_name, price, quantity) VALUES (?, ?, ?)", data) conn.commit() print("Data inserted successfully") except Exception as e: conn.rollback() print(f"Error inserting data: {e}") finally: conn.close()在事务中，如果发生任何错误，我们可以回滚事务，撤销所有操作，保证数据的完整性。
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忽略错误: 有些情况下，我们可以选择忽略错误，继续插入其他数据。但这需要谨慎处理，确保数据的完整性不受影响。这种方法通常适用于允许少量数据丢失的场景。
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记录错误: 可以将插入失败的数据记录到日志文件中，以便后续分析和处理。这可以帮助我们发现数据质量问题，并及时修复。
如何选择合适的批量插入方法？
选择合适的批量插入方法，需要考虑多个因素，包括数据库类型、数据量、数据格式和错误处理要求。
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数据库类型: 不同的数据库支持不同的批量插入方法。例如，PostgreSQL 推荐使用 COPY 命令，MySQL 推荐使用 LOAD DATA INFILE 命令。
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数据量: 如果数据量很小，可以使用 INSERT INTO … VALUES 语法。如果数据量很大，建议使用 COPY 或 LOAD DATA INFILE 命令，或者使用预处理语句分批插入。
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数据格式: 如果数据已经存储在文件中，可以使用 COPY 或 LOAD DATA INFILE 命令。如果数据在内存中，可以使用预处理语句。
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错误处理要求: 如果对数据的完整性要求很高，建议使用事务。如果允许少量数据丢失，可以选择忽略错误。
总而言之，没有一种方法是万能的。我们需要根据实际情况选择最合适的方法，才能达到最佳的性能。
