Python으로 MySQL 다루기

# 다중 행은 executemany로

## execute 반복 vs executemany

여러 행을 INSERT할 때 반복문으로 `execute`를 쓰면 DB 왕복이 N번 발생한다. 데이터가 많아질수록 느려지고 서버 부하도 커진다.

```python
# ❌ 반복문 execute — DB 왕복 N번
for row in data_list:
    cursor.execute(sql, row)
```

`executemany`는 여러 행을 한 번에 보낸다.

```python
# ✅ executemany — DB 왕복 1번
cursor.executemany(sql, data_list)
```

---

## executemany 사용법

```python
import pymysql
import datetime

now = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# 삽입할 데이터: list of tuple
data_list = [
    (now, 'sensor_a', 22.1),
    (now, 'sensor_b', 35.7),
    (now, 'sensor_c', 18.4),
]

conn = pymysql.connect(
    host='localhost', user='root', password='',
    db='mydb', charset='utf8'
)
try:
    with conn.cursor() as cursor:
        sql = 'INSERT INTO sensor_log (recorded, sensor, value) VALUES (%s, %s, %s)'
        cursor.executemany(sql, data_list)
    conn.commit()
finally:
    conn.close()
```

`data_list`는 **tuple의 list**여야 한다. `execute`의 단일 tuple과 구조는 같지만 여러 개가 리스트로 묶인 형태다.

---

## 실시간 데이터 수집 예시

센서에서 읽은 데이터를 버퍼에 쌓다가 일정 개수가 되면 한 번에 DB에 쓰는 패턴이다.

```python
BATCH_SIZE = 50

buffer = []

def flush_to_db(rows):
    conn = pymysql.connect(
        host='localhost', user='root', password='',
        db='mydb', charset='utf8'
    )
    try:
        with conn.cursor() as cursor:
            sql = 'INSERT INTO sensor_log (recorded, sensor, value) VALUES (%s, %s, %s)'
            cursor.executemany(sql, rows)
        conn.commit()
    finally:
        conn.close()

# 수집 루프
for reading in sensor_stream():
    buffer.append(reading)
    if len(buffer) >= BATCH_SIZE:
        flush_to_db(buffer)
        buffer.clear()

# 루프 종료 후 남은 데이터 처리
if buffer:
    flush_to_db(buffer)
```

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## execute vs executemany 비교

| 항목 | `execute` | `executemany` |
|------|-----------|---------------|
| 한 번에 처리하는 행 수 | 1 | N |
| DB 왕복 횟수 | N번 | 1번 |
| 인자 형태 | `tuple` | `list of tuple` |
| 에러 발생 시 | 해당 행에서 중단 | 배치 전체 롤백 |
| 권장 상황 | 단건 INSERT | 대량 INSERT |

다중 행은 executemany로

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