Python:将大型 SQL Server 查询结果导出到 .txt 文件

Question

将超过 600,000,000 行的 SQL Server 查询结果复制到本地 .txt 文件中，性能和内存效率最高的方法是什么？您可能会认为我没有从 SQL Server Management Studio 导出的用户权限。因此，Python 似乎是我的最佳选择。

我目前正在使用 Python pyodbc 包:

connection = pyodbc.connect('Driver=DRIVER;' \
                            'Server=SERVER;' \
                            'Database=DATABASE;' \
                            'uid=USERNAME;' \
                            'pwd=PASSWORD')

cursor = connection.cursor()
try:
    cursor.execute("SELECT * FROM %s" % table)
except:
    print('===== WAITING ===== EXECUTE ERROR =====')
    time.sleep(15)
    cursor.execute("SELECT * FROM %s" % table)

try:
    data = cursor.fetchall()
except:
    print('===== WAITING ===== FETCH ERROR =====')
    time.sleep(15)
    data = cursor.fetchall()

with open(output_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.writer(f, delimiter=delimiter)
    writer.writerow([x[0] for x in cursor.description])  # column headers
    for row in data:
        writer.writerow(row)
cursor.close()

旁注:我的目标是将数百个 SQL 表作为 .txt 文件传输到 Amazon S3 存储桶。有没有更好的方法来做到这一点，而不是将文件下载到本地驱动器，然后上传到 S3？

Answer 1

这取决于结果集，但作为一般规则，我会使用 fetchmany 一次抓取一堆行，而不是将所有内容拉入内存:

fetch_rows = 1000
rows = cursor.fetchmany(fetch_rows)
while rows is not None:
    for row in rows:
        do_something()
    rows = cursor.fetchmany(fetch_rows)

祝你好运!