MySQL과 함께 SQLAlchemy를 사용하여 Pandas DataFrame을 MySQL에 쓰기
to_sql 메서드를 사용하여 MySQL 테이블에 pandas DataFrame을 쓰려고 할 때 더 이상 사용되지 않는 'flavor='mysql'' 구문에서 권장되는 SQLAlchemy 엔진 접근 방식으로 전환하는 중입니다. 다음과 유사한 오류가 발생할 수 있습니다.
DatabaseError: Execution failed on sql 'SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table' AND name=?;': Wrong number of arguments during string formatting
이 오류는 MySQL 대신 SQLite가 사용되고 있음을 나타냅니다. 이 문제를 해결하려면 MySQL, 특히 mysql.connector와의 SQLAlchemy 연결이 올바르게 사용되는지 확인하십시오.
해결책
오류는 다음으로 생성된 엔진을 사용하여 해결할 수 있습니다. 엔진에서 원시 연결을 얻는 대신 SQLAlchemy를 to_sql 메서드에 대한 연결로 직접 사용합니다. 수정된 코드는 다음과 같습니다.
import pandas as pd import mysql.connector from sqlalchemy import create_engine # Create an SQLAlchemy engine engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://[user]:[pass]@[host]:[port]/[schema]', echo=False) # Read data from the MySQL table data = pd.read_sql('SELECT * FROM sample_table', engine) # Write the DataFrame to a new table data.to_sql(name='sample_table2', con=engine, if_exists='append', index=False)
엔진을 연결로 사용하면 SQLAlchemy 연결이 제대로 설정되고 SQLite 관련 오류가 제거됩니다. 이를 통해 DataFrame이 MySQL 테이블에 성공적으로 기록될 수 있습니다.
위 내용은 SQLAlchemy를 사용하여 Pandas DataFrame을 MySQL에 올바르게 쓰는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

mysql'sblobissuilableforstoringbinarydatawithinareldatabase, whilenosqloptionslikemongodb, redis, and cassandraofferflexible, scalablesolutionsforunstuctureddata.blobissimplerbutcanslowwownperformance를 사용하는 것들보업 betterscal randaysand

TOADDAUSERINMYSQL, 사용 : CreateUser'UserName '@'host'IdentifiedBy'Password '; 여기서'showTodoitseciRely : 1) ChoosetheHostCareLyTocon trolaccess.2) setResourcelimitswithOptionslikemax_queries_per_hour.3) Usestrong, iriquepasswords.4) enforcessl/tlsconnectionswith

toavoidcommonmistakeswithstringdatatypesinmysql, stroundStringTypenuances, chooseTherightType, andManageEncodingAndCollationSettingSefectively.1) usecharforfixed-lengthstrings, varcharvariable-length, andtext/blobforlargerdata.2) setcarcatter

mysqloffersechar, varchar, text, anddenumforstringdata.usecharforfixed-lengthstrings, varcharerforvariable 길이, 텍스트 forlarger 텍스트, andenumforenforcingdataantegritystofvalues.

mysqlblob 요청 최적화는 다음 전략을 통해 수행 할 수 있습니다. 1. Blob 쿼리의 빈도를 줄이거나 독립적 인 요청을 사용하거나 지연로드를 사용하십시오. 2. 적절한 Blob 유형 (예 : TinyBlob)을 선택하십시오. 3. Blob 데이터를 별도의 테이블로 분리하십시오. 4. 응용 프로그램 계층에서 블로브 데이터를 압축합니다. 5. Blob Metadata를 색인하십시오. 이러한 방법은 실제 애플리케이션에서 모니터링, 캐싱 및 데이터 샤딩을 결합하여 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.

MySQL 사용자를 추가하는 방법을 마스터하는 것은 데이터베이스 관리자 및 개발자가 데이터베이스의 보안 및 액세스 제어를 보장하기 때문에 데이터베이스 관리자 및 개발자에게 중요합니다. 1) CreateUser 명령을 사용하여 새 사용자를 만듭니다. 2) 보조금 명령을 통해 권한 할당, 3) FlushPrivileges를 사용하여 권한이 적용되도록하십시오.

ChooseCharfixed-lengthdata, varcharforvariable-lengthdata, andtextforlargetextfields.1) charisefficientsconsentent-lengthdatalikecodes.2) varcharsuitsvariable-lengthdatalikeNames, 밸런싱 플렉스 및 성능

MySQL에서 문자열 데이터 유형 및 인덱스를 처리하기위한 모범 사례는 다음과 같습니다. 1) 고정 길이의 Char, 가변 길이의 Varchar 및 큰 텍스트의 텍스트와 같은 적절한 문자열 유형 선택; 2) 인덱싱에 신중하고, 과도한 인덱싱을 피하고, 공통 쿼리에 대한 인덱스를 만듭니다. 3) 접두사 인덱스 및 전체 텍스트 인덱스를 사용하여 긴 문자열 검색을 최적화합니다. 4) 인덱스를 작고 효율적으로 유지하기 위해 인덱스를 정기적으로 모니터링하고 최적화합니다. 이러한 방법을 통해 읽기 및 쓰기 성능의 균형을 맞추고 데이터베이스 효율성을 향상시킬 수 있습니다.


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