Python和MySQL—为什么SQLite在向数据库写入数据帧时速度要快得多

我正在开发一个网站，用户可以将csv文件直接导入数据库，并在数据归档到数据库后对其执行一些数据分析的前端。我使用pandas将csv转换为数据帧，然后将该数据帧导入MySQL数据库：

engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://[username]:[password]@[host]:[port]/[schema]', echo=False)
df = pd.read_csv('C:/Users/[user]/Documents/Sales_Records.csv')
df.to_sql(con= engine, name='data', if_exists='replace')

conn = sqlite3.connect('customer.db')
df = pd.read_csv('C:/Users/[user]/Documents/Sales_Records.csv')
df.to_sql('Sales', conn, if_exists='append', index=False)
mycursor = conn.cursor()
query = 'SELECT * FROM Sales LIMIT 10'
print(mycursor.execute(query).fetchall())

导入到MySQL数据库：

engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://[username]:[password]@[host]:[port]/[schema]', echo=False)
df = pd.read_csv('C:/Users/[user]/Documents/Sales_Records.csv')
df.to_sql(con= engine, name='data', if_exists='replace')

conn = sqlite3.connect('customer.db')
df = pd.read_csv('C:/Users/[user]/Documents/Sales_Records.csv')
df.to_sql('Sales', conn, if_exists='append', index=False)
mycursor = conn.cursor()
query = 'SELECT * FROM Sales LIMIT 10'
print(mycursor.execute(query).fetchall())

这样做的问题是，对于我使用的数据集（500万行），性能太慢，并且在不导入数据的情况下操作超时。但是，如果我尝试使用SQLite3以外的其他方法：

导入到SQLite3数据库：

engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://[username]:[password]@[host]:[port]/[schema]', echo=False)
df = pd.read_csv('C:/Users/[user]/Documents/Sales_Records.csv')
df.to_sql(con= engine, name='data', if_exists='replace')

conn = sqlite3.connect('customer.db')
df = pd.read_csv('C:/Users/[user]/Documents/Sales_Records.csv')
df.to_sql('Sales', conn, if_exists='append', index=False)
mycursor = conn.cursor()
query = 'SELECT * FROM Sales LIMIT 10'
print(mycursor.execute(query).fetchall())

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这段代码以秒为单位执行，并导入数据集的所有500万行。那我该怎么办？我预计不会有多人同时传入大型数据集，因此我认为，为了SQLite在该应用程序中提供的明显性能优势，放弃MySQL不会有什么坏处。只是感觉有更好的方法…

MySQL通过网络连接将数据发送到磁盘

SQLite3直接通过磁盘发送数据

看

您没有提到MySQL服务器在哪里。但是，即使它在本地计算机上，它也会通过TCP/IP堆栈，而SQLite只会直接写入磁盘。

尝试MySQL的方法，放弃pandas（最适合数据分析）。