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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代Python3 pandas如何加快SQL Server讀寫速度?
Python3 pandas如何加快SQL Server讀寫速度?
2023-04-18
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Python3中的pandas庫(kù)是一個(gè)非常強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理工具，尤其在與SQL Server等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)交互時(shí)，可以幫助我們快速進(jìn)行數(shù)據(jù)讀寫和分析。本文將介紹一些方法來(lái)加快Python3 pandas對(duì)SQL Server的讀寫速度。

一、讀取SQL Server數(shù)據(jù)

1.使用pyodbc連接數(shù)據(jù)庫(kù)和讀取數(shù)據(jù)

pyodbc是Python3中連接所有ODBC兼容的數(shù)據(jù)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)，在讀取SQL Server數(shù)據(jù)時(shí)也可以使用它。使用pyodbc要注意兩個(gè)主要問(wèn)題：首先安裝pyodbc庫(kù)，并添加ODBC驅(qū)動(dòng)程序，然后使用正確的DSN名稱來(lái)配置DSN（只有Windows）或完整的連接字符串（最佳選擇）。

2.使用read_sql_query()方法讀取數(shù)據(jù)

pandas庫(kù)提供了read_sql_query()方法來(lái)從SQL Server讀取數(shù)據(jù)。該方法需要傳遞一個(gè)SQL查詢字符串和一個(gè)有效的DB API 2.0連接對(duì)象。但是，由于pandas默認(rèn)使用sqlite3包，因此需要額外指定SQL Server的驅(qū)動(dòng)程序（例如，pymysql），并確保能夠通過(guò)pip安裝所需的軟件包。

3.適當(dāng)?shù)厥褂?a href='/map/dataframe/' style='color:#000;font-size:inherit;'>DataFrame類型

pandas的DataFrame類型是大多數(shù)pandas操作的核心。當(dāng)從SQL Server讀取數(shù)據(jù)時(shí)，將結(jié)果集作為DataFrame類型返回是方便的，但是這可能會(huì)導(dǎo)致性能問(wèn)題。如果結(jié)果集太大，數(shù)據(jù)可能不適合內(nèi)存，因此建議在讀取數(shù)據(jù)時(shí)使用適當(dāng)?shù)姆謮K大小或者只選擇需要的列。

二、寫入SQL Server數(shù)據(jù)

1.使用to_sql()方法寫數(shù)據(jù)

pandas庫(kù)的to_sql()方法可以將DataFrame類型的數(shù)據(jù)寫入SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)中。該方法需要傳遞一個(gè)有效的DB-API 2.0連接對(duì)象和目標(biāo)表的名稱。但是，由于pandas默認(rèn)使用sqlite3包，因此需要額外指定SQL Server的驅(qū)動(dòng)程序（例如，pymysql），并確保能夠通過(guò)pip安裝所需的軟件包。

2.使用批量插入來(lái)提高性能

在將大量數(shù)據(jù)寫入SQL Server時(shí)，可以使用批量插入技術(shù)來(lái)提高性能。 pandas庫(kù)提供了許多選項(xiàng)來(lái)使用批量插入技術(shù)，其中一種是使用to_sql()方法中的chunksize參數(shù)。 chunksize參數(shù)可以將DataFrame拆分為小塊，每個(gè)塊都可以作為單獨(dú)的事務(wù)進(jìn)行提交。這可以減少鎖定和提交時(shí)間，并使操作更加快速。

3.使用SQLite作為緩存

如果要頻繁地讀取和寫入小型數(shù)據(jù)集，則可以使用SQLite作為緩存，在本地文件中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。 pandas有一個(gè)名為read_sql_table()的方法，它可以從SQLite緩存中讀取表格數(shù)據(jù)。要將數(shù)據(jù)寫入SQLite緩存，請(qǐng)使用to_sql()方法，同時(shí)指定CONNECTION_URL參數(shù)以指向SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)。

以上是Python3 pandas如何加快SQL Server讀寫速度的一些常用方法。在使用這些方法時(shí)，需要注意選擇合適的批量大小、指定正確的驅(qū)動(dòng)程序、減少內(nèi)存使用等問(wèn)題，以實(shí)現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)讀寫和分析。

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