XML表拆分需先解析层级与重复性，以等可重复节点为主表，子节点按语义归主表或从表；嵌套结构暗示一对多关系，应拆为orders和order_items；用xml.etree.ElementTree分层提取，注意.text为空字符串、属性用.get()、空值与类型需清洗转换；批量插入用executemany()或CSV导入，并严格控制外键依赖顺序与事务回滚。

XML结构决定表拆分逻辑

不能直接“映射”，必须先解析XML的层级和重复性。重点看 、 这类可重复容器节点，它们通常对应主表；其子节点如 、 则按语义归入主表或外键关联的从表。嵌套深的结构（比如 →→）天然暗示一对多关系，应拆成 orders 和 order_items 两张表。

用Python + xml.etree.ElementTree做分层提取

避免用正则或字符串切割——XML有命名空间、属性、混合内容等边界情况。xml.etree.ElementTree 足够轻量且标准库自带。关键操作是：对每个顶层重复节点调用 .findall()，再用 .findtext() 提取字段，遇到子集合时递归遍历。注意：.text 可能为 None，需显式判断；属性值用 .get('attr_name') 获取，别硬写 attrib['attr_name'] 否则报 KeyError。

import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse('data.xml')
root = tree.getroot()
for order_elem in root.findall('order'):
order_data = {
'id': order_elem.findtext('id') or '',
'customer_id': order_elem.findtext('customer/id') or ''
}
插入 orders 表
insert_order(order_data)

# 提取 order_items
for item_elem in order_elem.findall('items/item'):
    item_data = {
        'order_id': order_data['id'],
        'sku': item_elem.findtext('sku') or '',
        'qty': int(item_elem.findtext('quantity') or '0')
    }
    insert_order_item(item_data)
字段类型与空值处理不匹配会批量失败
数据库列定义（如 INT、NOT NULL）和XML实际内容常不一致。常见坑： 的 .text 是空字符串而非 None；active 在数值列里直接插入会报错；带单位的值如 2.5kg 需正则清洗。建议统一用函数做转换：

							

								
								

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safe_int(s)：返回 int(s.strip('kg').strip()) 或 0


trim_or_none(s)：返回 s.strip() if s and s.strip() else None

所有 INSERT 语句用参数化（如 cursor.execute("INSERT ...", tuple(vals))），别拼字符串


性能瓶颈在逐行INSERT，不是XML解析
解析10MB XML可能只要200ms，但执行1万次单条 INSERT 可能要8秒。解决方式只有两个：executemany() 批量提交，或生成临时CSV再用数据库原生命令导入（如 PostgreSQL 的 COPY、MySQL 的 LOAD DATA INFILE）。注意：executemany() 的参数列表不能超过数据库驱动限制（MySQLdb 默认1000条），需手动切片；CSV方式要求XML字段严格无换行、无引号嵌套，否则导入会错位。
真正难的是嵌套层级里的外键依赖顺序——必须先插 customers，再插 orders，最后插 order_items，中间任何一步失败，整个事务得回滚。别指望靠数据库级级联搞定，XML本身没事务概念。