从一个非常大的 MySQL 转储文件中以 csv 格式获取数据答案

【问题标题】：Get data as csv from a very large MySQL dump file从一个非常大的 MySQL 转储文件中以 csv 格式获取数据
【发布时间】：2021-02-09 11:13:57
【问题描述】：

我有一个 .sql 格式的 MySQL 转储文件。它的大小约为 100GB。 int 中只有两个表。我必须使用 Python 或 Bash 从这个文件中提取数据。问题是插入语句包含所有数据并且该行太长。因此，正常做法会导致内存问题，因为该行（即所有数据）也在循环中加载。

是否有任何有效的方法或工具可以将数据获取为 CSV？

只是一点解释。以下行包含实际数据，并且非常大。

INSERT INTO `tblEmployee` VALUES (1,'Nirali','Upadhyay',NULL,NULL,9,'2021-02-08'),(2,'Nirali','Upadhyay',NULL,NULL,9,'2021-02-08'),(3,'Nirali','Upadhyay',NULL,NULL,9,'2021-02-08'),....

问题是由于资源问题，我无法将其导入 MySQL。

【问题讨论】：

一个高效的工具是 MySQL。见：How to output MySQL query results in CSV format?
是否有任何有效的方法或工具可以将数据以 CSV 格式获取？ 直接从 .SQL 中获取数据，无需导入数据？删除所有直到第一个(（含），然后将所有),( 替换为CR，忽略最后);（含）之后的所有...仅此而已。
如前所述，我不能为此使用 MySQL。我必须通过 Bash 或 Python 解析它
这可能会有所帮助：Export a MySQL Database to SQLite Database

标签： python mysql sql bash

【解决方案1】：

我不确定这是否是您想要的，但pandas 具有将 sql 转换为 csv 的功能。试试这个：

import pandas as pd
import sqlite3

connect = sqlite3.connect("connections.db")
cursor = connect.cursor()
                    
# save sqlite table in a DataFrame
dataframe = pd.read_sql(f'SELECT * FROM table', connect)
# write DataFrame to CSV file

dataframe.to_csv("filename.csv", index = False)

connect.commit()
connect.close()

如果您想更改分隔符，您可以执行 dataframe.to_csv("filename.csv", index = False, sep='3') 并将 '3' 更改为您选择的分隔符。

【讨论】：

在某些（百万）条记录之后会导致内存问题。