MySQL数据库有一个自动提交事务的概念，autocommit。含义是，如果开启autocommit, 则每一个语句执行后会自动提交。即一个语句视为一个事务。
在python使用的MySQLdb中，默认是不开启autocommit的。所以，只有在显示commit后，数据库操作才会真正提交。或者在rollback()后，回滚到上一次commit的状态。
#!/bin/env python
#coding=utf-8import MySQLdbclass MYSQL(object):
def __init__(self):
self.db = MySQLdb.connect("localhost","root","","TESTTABLE",charset='utf8')
self.cursor = self.db.cursor() def test(self):
try:
name = 't5'
#insert
sql = "insert into test_distinct(name, type) values('%s','1')" % name
self.cursor.execute(sql)
#search
sql = "select * from test_distinct where name = '%s'" % name #查询新插入的数据
self.cursor.execute(sql)
res = self.cursor.fetchone()
print res
#insert
sql = "update test_distinct set type='2' where name='%s'" % name
raise #引起异常
self.cursor.execute(sql)
except:
self.db.rollback()
else:
self.db.commit()if __name__ == "__main__":
obj = MYSQL()
obj.test()
结果：
可以正确查询到新插入的数据，并且数据成功回滚，没有写入数据。
结论：
虽然没有commit时，数据库不会真正变化，但是会有一个临时变化的版本，供我们查询还未真正加入的数据。
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批量执行(executemany)：
转载自：http://blog.csdn.net/colourless/article/details/41444069
先写sql语句。要注意的是里面的参数，不管什么类型，统一使用%s作为占位符
例如：
向user表(username,salt,pwd)插入数据
sql = 'INSERT INTO 表名 VALUES(%s,%s,%s)'
对应的param是一个tuple或者list
param = ((username1, salt1, pwd1), (username2, salt2, pwd2), (username3, salt3, pwd3))
这样就包含了三条数据，通过executemany插入
n=cursor.executemany(sql,param)
实例：
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# Python MySQLdb 循环插入execute与批量插入executemany性能分析
# 插入数据量：10000条
# 每条字段：username, salt, pwd
# Author : Lrg
# -------------------------------------------
# encoding = utf-8
import MySQLdb
import xlrd
import time
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8") # 从users.xls文件获取10000条用户数据
# 该文件由create_users.py生成
def get_table():
FILE_NAME = 'users.xls'
data = xlrd.open_workbook(FILE_NAME)
table = data.sheets()[0]
return table # 循环插入execute
def insert_by_loop(table):
nrows = table.nrows
for i in xrange(1,nrows):
param=[]
try:
sql = 'INSERT INTO user values(%s,%s,%s)'
# 第一列username，第二列salt，第三列pwd
print 'Insert: ',table.cell(i, 0).value, table.cell(i, 1).value, table.cell(i, 2).value
param = (table.cell(i, 0).value, table.cell(i, 1).value, table.cell(i, 2).value)
# 单条插入
cur.execute(sql, param)
conn.commit()
except Exception as e:
print e
conn.rollback()
print '[insert_by_loop execute] total:',nrows-1 # 批量插入executemany
def insert_by_many(table):
nrows = table.nrows
param=[]
for i in xrange(1,nrows):
# 第一列username，第二列salt，第三列pwd
param.append([table.cell(i, 0).value, table.cell(i, 1).value, table.cell(i, 2).value])
try:
sql = 'INSERT INTO user values(%s,%s,%s)'
# 批量插入
cur.executemany(sql, param)
conn.commit()
except Exception as e:
print e
conn.rollback()
print '[insert_by_many executemany] total:',nrows-1 # 连接数据库
conn = MySQLdb.connect(host="127.0.0.1", port=3306, user="lrg", passwd="lrg", db="pythontest")
cur = conn.cursor() # 新建数据库
cur.execute('DROP TABLE IF EXISTS user')
sql = """CREATE TABLE user(
username CHAR(255) NOT NULL,
salt CHAR(255),
pwd CHAR(255)
)"""
cur.execute(sql) # 从excel文件获取数据
table = get_table() # 使用循环插入
start = time.clock()
insert_by_loop(table)
end = time.clock()
print '[insert_by_loop execute] Time Usage:',end-start # 使用批量插入
start = time.clock()
insert_by_many(table)
end = time.clock()
print '[insert_by_many executemany] Time Usage:',end-start # 释放数据连接
if cur:
cur.close()
if conn:
conn.close()
一共10000条数据
一行行循环execute，耗时200秒左右（下面244秒的数据是每次循环加了输出语句的，应该有点影响）
而用executemany一次提交全部，耗时只有0.86秒……
