大量の SQL クエリ結果を Pandas DataFrame に効率的にロードする
大規模なデータセットの処理には、多くの場合、SQL データベースからデータを取得し、それを pandas DataFrame にロードすることが含まれます。 ただし、何百万ものレコードを直接ロードすると、メモリ エラーが発生しやすくなります。
一般的なエラーは、データセット全体を同時にメモリにロードしようとしたときに発生します。 Pandas は、chunksize
関数内の read_sql_query
パラメーターという解決策を提供します。
増分データ読み込みに chunksize
を利用する:
chunksize
パラメーターを使用すると、SQL クエリの結果をより小さく管理しやすいバッチで読み取ることができるため、メモリの負担が大幅に軽減されます。
import pandas as pd pd.read_sql_query(sql, engine, chunksize=100000)
chunksize
を指定することで、各反復で読み取られる行数を制御します。
実際的な例:
sql = "SELECT * FROM MyTable" for chunk in pd.read_sql_query(sql, engine, chunksize=5): # Process each chunk individually print(chunk)
このコードはクエリ結果を反復処理し、各 chunk
を個別に処理します。 これにより、データをより小さく消化しやすい部分に分けて処理することで、メモリの過負荷を防ぎます。
さらなる最適化戦略:
chunksize
は非常に効果的ですが、大規模なデータセットの場合は次の追加の最適化を検討してください。
- インデックス付きビュー: SQL データベースでインデックス付きビューを採用すると、クエリの実行を大幅に高速化できます。
- 最適化された SQL 構文: 大規模なデータ取得用に設計されたデータベース固有の構文を利用します。
- 代替フレームワーク: 非常に大規模なデータセットの場合は、Dask や Spark などの分散コンピューティング フレームワークを検討してください。
ただし、多くのシナリオでは、chunksize
パラメーターを利用すると、pandas で大量の SQL クエリ結果を操作する際のメモリ管理に対するシンプルかつ堅牢なソリューションが提供されます。
以上が大規模な SQL クエリ結果を Pandas DataFrame にロードする際のメモリ エラーを回避するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Innodbbufferpoolは、データをキャッシュしてページをインデックス作成することにより、ディスクI/Oを削減し、データベースのパフォーマンスを改善します。その作業原則には次のものが含まれます。1。データ読み取り:Bufferpoolのデータを読む。 2。データの書き込み:データを変更した後、bufferpoolに書き込み、定期的にディスクに更新します。 3.キャッシュ管理:LRUアルゴリズムを使用して、キャッシュページを管理します。 4.読みメカニズム:隣接するデータページを事前にロードします。 BufferPoolのサイジングと複数のインスタンスを使用することにより、データベースのパフォーマンスを最適化できます。

他のプログラミング言語と比較して、MySQLは主にデータの保存と管理に使用されますが、Python、Java、Cなどの他の言語は論理処理とアプリケーション開発に使用されます。 MySQLは、データ管理のニーズに適した高性能、スケーラビリティ、およびクロスプラットフォームサポートで知られていますが、他の言語は、データ分析、エンタープライズアプリケーション、システムプログラミングなどのそれぞれの分野で利点があります。

MySQLは、データストレージ、管理、分析に適した強力なオープンソースデータベース管理システムであるため、学習する価値があります。 1)MySQLは、SQLを使用してデータを操作するリレーショナルデータベースであり、構造化されたデータ管理に適しています。 2)SQL言語はMySQLと対話するための鍵であり、CRUD操作をサポートします。 3)MySQLの作業原則には、クライアント/サーバーアーキテクチャ、ストレージエンジン、クエリオプティマイザーが含まれます。 4)基本的な使用には、データベースとテーブルの作成が含まれ、高度な使用にはJoinを使用してテーブルの参加が含まれます。 5)一般的なエラーには、構文エラーと許可の問題が含まれ、デバッグスキルには、構文のチェックと説明コマンドの使用が含まれます。 6)パフォーマンスの最適化には、インデックスの使用、SQLステートメントの最適化、およびデータベースの定期的なメンテナンスが含まれます。

MySQLは、初心者がデータベーススキルを学ぶのに適しています。 1.MySQLサーバーとクライアントツールをインストールします。 2。selectなどの基本的なSQLクエリを理解します。 3。マスターデータ操作:テーブルを作成し、データを挿入、更新、削除します。 4.高度なスキルを学ぶ:サブクエリとウィンドウの関数。 5。デバッグと最適化:構文を確認し、インデックスを使用し、選択*を避け、制限を使用します。

MySQLは、テーブル構造とSQLクエリを介して構造化されたデータを効率的に管理し、外部キーを介してテーブル間関係を実装します。 1.テーブルを作成するときにデータ形式と入力を定義します。 2。外部キーを使用して、テーブル間の関係を確立します。 3。インデックス作成とクエリの最適化により、パフォーマンスを改善します。 4.データベースを定期的にバックアップおよび監視して、データのセキュリティとパフォーマンスの最適化を確保します。

MySQLは、Web開発で広く使用されているオープンソースリレーショナルデータベース管理システムです。その重要な機能には、次のものが含まれます。1。さまざまなシナリオに適したInnodbやMyisamなどの複数のストレージエンジンをサポートします。 2。ロードバランスとデータバックアップを容易にするために、マスタースレーブレプリケーション機能を提供します。 3.クエリの最適化とインデックスの使用により、クエリ効率を改善します。

SQLは、MySQLデータベースと対話して、データの追加、削除、変更、検査、データベース設計を実現するために使用されます。 1)SQLは、ステートメントの選択、挿入、更新、削除を介してデータ操作を実行します。 2)データベースの設計と管理に作成、変更、ドロップステートメントを使用します。 3)複雑なクエリとデータ分析は、ビジネス上の意思決定効率を改善するためにSQLを通じて実装されます。

MySQLの基本操作には、データベース、テーブルの作成、およびSQLを使用してデータのCRUD操作を実行することが含まれます。 1.データベースの作成:createdatabasemy_first_db; 2。テーブルの作成:createTableBooks(idintauto_incrementprimarykey、titlevarchary(100)notnull、authorvarchar(100)notnull、published_yearint); 3.データの挿入:InsertIntoBooks(タイトル、著者、公開_year)VA


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