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我有一个巨大的表(约 8 亿),我需要根据某些段条件获取数据。
数据:
d_id month_id sec average Class
89 201701 S 5.98 A
73 201703 N 7.63 B
31 201708 F 6.38 P
11 201709 K 6.38 P
我有两个列表:
monthList = [201701,201702,201703]
所以sql查询是:
sql_query = str("""select * from dbo.table_name where month_id IN monthList;""")
现在我想将此数据保存在服务器端游标中,并从中获取基于 classList 的子集
curs = cnxn.cursor('Class')
classList = ['A','B','P']
while True:
records = curs.fetchmany(int(1e3))
if not records:
break
for record in records:
# here I want to use the classList to subset the data , something like
df = pd.DataFrame()
df.append(curs.fetchmany([cursor['Class'] == classList]))
# And once all the records of each Class has been read create csv
df.to_csv("ClassList.csv")
所以对于上面给出的数据:将生成 3 个 csv:1.A类.csv
d_id month_id sec average Class
31 201708 F 6.38 P
11 201709 K 6.38 P
所有数据都在我使用 psycopg2 调用的 PostgreSQL 中
有人可以帮我解决以下问题:1.这甚至可以用服务器端游标来做。2. 我基本上需要根据所有数据创建每个类的组合 csv,也基于作为列表给出的 month_id。
最佳答案
这并不是服务器端游标的工作方式——它们让服务器保持状态而客户端遍历结果集,批量获取,可能反转遍历。好处是服务器保持状态关于连接,以便客户端可以更有效地分配内存(默认情况下,客户端会在允许您的代码执行之前尝试获取所有内容迭代。对于 80 亿行,这可能会导致问题)。
但要记住的关键是游标返回的数据是确定的通过查询 - 你可以比较每一行的结果来决定做什么,但是你还是一行一行操作,不改变返回的结果服务器。但是...如果您滥用职权,您的 DBA 可能会怀着暴力意图追捕您服务器...在进行多次遍历时保持服务器端游标 80 亿行会给数据库带来很多内存压力,从而降低其他用户的速度。
通过 Pandas 的本地系统内存也是如此 - 根据您的示例,除了使用它生成 CSV 之外,您实际上并没有做任何事情。
怎么办?
如果您只需要编写大型组合 CSV,使用 psycopg2 的原生 copy_expert
功能直接流式传输到 CSV 是可行的方法,结合服务器端游标.
我经常使用这种方法从大型数据集创建 CSV - 而保持数据库和客户端内存平坦。它也更快比我可以直接用 Python 编写的任何逐行 CSV 生成都要多。
最后,不清楚您需要 1 个 CSV 还是 3 个 CSV。您的最终评论引用“组合的 CSV”,所以要做到这一点,以迈克尔的评论为基础,尝试这样的事情:
sql = '''
copy (
select *
from your_table_name
where month_id in (. . .)
and Class in (. . .)
)
to stdout
with (
format csv, header
)'''
stmt = db.cursor('my_cursor')
with open('output.csv', 'w') as outfile:
stmt.copy_expert(sql, outfile)
如果您确实需要 3 个单独的 CSV,您可以修改方法以执行三个单独的通行证。
希望对您有所帮助。
见
关于python - 在 python 中使用带有条件的服务器端游标读取大量数据,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48326859/
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