大数据处理，Pandas与SQL高效读写大型数据集

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#pandas #sql #oracle

于 2024-01-24 19:19:55 首次发布

本文探讨了如何利用Pandas和SQL的分块读取技术处理大型数据库数据，通过pd.read_sql()函数和chunksize参数，以及使用COPY方法高效地将数据写回数据库，降低内存消耗和提高性能。

大家好，使用Pandas和SQL高效地从数据库中读取、处理和写入大型数据集，以实现最佳性能和内存管理，这是十分重要的。

处理大型数据集往往是一项挑战，特别是在涉及到从数据库读取和写入数据时。将整个数据集加载到内存中的传统方法可能会导致系统崩溃和处理时间缓慢。

本文将探讨一种更好的解决方案：简化分块读写数据的过程。这种技术能够高效地处理大量数据，对于任何与数据库和数据帧一起工作的人来说都是一种宝贵的工具。我们将重点使用流行的数据分析库Pandas来演示如何从数据库表中读取大量数据，并将其分块写入Pandas数据帧，以及如何将大型数据从数据帧写回数据库。

一. 简化从数据库表中分块读取大型数据集的过程

在处理存储在数据库中的大量数据时，以高效和可管理的方式处理数据非常重要。Pandas中的pd.read_sql()函数提供了一种方便的解决方案，可以将数据从数据库表中读取到Pandas DataFrame中。通过添加chunksize参数，可以控制每次加载到内存中的行数，从而使我们能够以可管理的块处理数据，并根据需要对其进行操作。本文将重点介绍如何使用Pandas从Postgres数据库中读取大型数据集。

engine = create_engine(
      "postgresql+psycopg2://db_username:db_password@db_host:db_port/db_name")

conn = engine.connect().execution_options(stream_results=Tru