Wie kann ich große Datensätze in SQLAlchemy effizient und ohne übermäßigen Speicherverbrauch durchlaufen?

Speichereffiziente Iteration in SqlAlchemy verstehen

Beim Umgang mit großen Datensätzen in MySQL mithilfe von SqlAlchemy kann der Speicherverbrauch zu einem Problem werden. Die integrierte Generatorsyntax, wie zum Beispiel die folgende, ist möglicherweise nicht so speichereffizient wie erwartet:

for thing in session.query(Things):
    analyze(thing)

Grundlegender Speicherverbrauch

Die meisten DBAPI-Implementierungen puffern Zeilen wie sie abgeholt werden. Dies bedeutet, dass sich der gesamte Ergebnissatz möglicherweise im Speicher befindet, bevor SqlAlchemy überhaupt das erste Ergebnis abruft.

Standardverhalten der Abfrage

Das Query-Objekt von SqlAlchemy lädt normalerweise den gesamten Ergebnissatz in den Speicher, bevor Objekte zurückgegeben werden. Dies ist auf Abfragen zurückzuführen, die nicht triviale SELECT-Anweisungen beinhalten. Query bietet jedoch eine Option „yield_per()“, um dieses Verhalten zu ändern.

yield_per()

Die Option „yield_per()“ bewirkt, dass Query Zeilen in ergibt Chargen einer bestimmten Größe. Dies kann die Speichernutzung verbessern, erfordert jedoch Vorsicht. Dies ist nur dann sinnvoll, wenn Sie kein eifriges Laden von Sammlungen durchführen. Darüber hinaus kann die Speichereinsparung begrenzt sein, wenn die DBAPI Zeilen vorpuffert.

Fensterfunktionsansatz

Eine Alternative zu „yield_per()“ ist die Verwendung eines Fensters Funktionsansatz. Dazu gehört das Vorabrufen von „Fenster“-Werten, die auf Teile der Tabelle verweisen, und das Ausgeben einzelner SELECT-Anweisungen, die nacheinander aus diesen Fenstern abrufen. Dieser Ansatz trägt dazu bei, die Leistungseinbußen von „LIMIT“ und „OFFSET“ bei großen Offsets zu vermeiden.

Fazit

Die integrierten Generatoren von SqlAlchemy können zwar praktisch sein, sie können es aber auch sein bieten nicht immer eine optimale Speichereffizienz. Das Verständnis des zugrunde liegenden Speicherverbrauchs und die Verwendung alternativer Ansätze wie „yield_per()“ oder Fensterfunktionen können dabei helfen, Speicherprobleme bei der Arbeit mit großen Datensätzen zu mindern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich große Datensätze in SQLAlchemy effizient und ohne übermäßigen Speicherverbrauch durchlaufen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!