sql >> Databasteknik >  >> RDS >> Mysql

Hur infogar man en enorm Panda-dataram i MySQL-tabellen med Parallell Insert Statement?

Du kan göra några saker för att uppnå det.

Ett sätt är att använda ett extra argument när du skriver till sql.

df.to_sql(method = 'multi')

Enligt denna dokumentation , genom att skicka 'multi' till metodargumentet kan du bulka infoga.

En annan lösning är att konstruera en anpassad infogningsfunktion med multiprocessing.dummy.här är länken till dokumentationen:https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing.dummy

import math
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool

...

def insert_df(df, *args, **kwargs):
    nworkers = 4 # number of workers that executes insert in parallel fashion

    chunk = math.floor(df.shape[0] / nworkers) # number of chunks
    chunks = [(chunk * i, (chunk * i) + chunk) for i in range(nworkers)]
    chunks.append((chunk * nworkers, df.shape[0]))
    pool = ThreadPool(nworkers)

    def worker(chunk):
        i, j = chunk
        df.iloc[i:j, :].to_sql(*args, **kwargs)

    pool.map(worker, chunks)
    pool.close()
    pool.join()

....

insert_df(df, "foo_bar", engine, if_exists='append')

Den andra metoden föreslogs på https://stackoverflow.com/a/42164138/5614132 .




  1. EFTER LOGON(Oracle) trigger i PostgreSQL med tillägg – login_hook

  2. Strikt automatiskt öka värdet i MySQL

  3. Försöker optimera MySQL-frågan med LEFT OUTER JOIN

  4. Varför är CTE bättre än markör/deriverad tabell/ subqueries/temp tabell etc.?