晚上十点，办公室就剩老张一个人。他盯着屏幕，手边的咖啡早就凉了。又是一次批量导入失败，报错信息里写着：‘Duplicate entry for key PRIMARY’。他叹了口气，这已经是本周第三次卡在‘入库’这一步了。
入库不是复制粘贴
很多人觉得，把数据从一个地方搬到数据库，不就是个‘放进去’的事儿？其实没那么简单。比如监控系统每秒生成上千条访问日志，如果一条条插，数据库早就扛不住。这时候得用批量提交，但批量也不是越大越好。试过一次性塞五万条？内存直接爆掉，服务挂了半小时。
老张后来改成了分段处理，每次两千条，中间加个短暂休眠。既不会压垮服务器，又能保证速度。代码改成这样：
for i in range(0, len(logs), 2000):
batch = logs[i:i+2000]
db.execute_batch(insert_sql, batch)
time.sleep(0.1) # 给系统喘口气数据格式对不上，入库就翻车
上周新上了个API接口，返回的时间戳带毫秒，而数据库字段只支持到秒。结果一入库，全报‘Data truncation’。开发那边说‘前端显示不需要毫秒’，可数据进不来，后端报表全空着。
最后是运维小李动手，在入库前加了一层清洗：
def clean_timestamp(ts):
return ts.split('.')[0] # 去掉毫秒部分
logs_clean = [dict(log, timestamp=clean_timestamp(log['timestamp'])) for log in raw_logs]就这么几行，救了当天的日报。
别等凌晨才发现数据丢了
有次升级脚本，忘了关定时任务，两个进程同时读同一份日志文件，结果一半数据重复入库，另一半被跳过。第二天查问题，发现某些IP的访问记录凭空多出三倍。这种问题白天看不出来，等到业务部门对账才发现不对劲。
现在他们加了文件标记机制：处理完的日志会重命名，加上‘_imported’后缀。再配合简单的数据库去重查询，基本杜绝了这类事故。
入库这事儿，看着不起眼，真出问题都是大事。它不像重启服务器那么干脆，更像是每天早晚的打卡，做对了没人注意，漏一次，全盘皆输。