Comment puis-je parcourir efficacement de grandes tables MySQL avec SQLAlchemy pour éviter les problèmes de mémoire ?

Itérer efficacement sur de grandes tables MySQL avec SQLAlchemy

Lors de la gestion de grands ensembles de données, l'efficacité de la mémoire est primordiale. Cela est particulièrement vrai pour les requêtes sur de grands sous-ensembles de tables, qui peuvent potentiellement épuiser les ressources mémoire même lors de l'utilisation des générateurs intégrés de SQLAlchemy.

Malgré l'hypothèse selon laquelle les générateurs intégrés récupèrent intelligemment des morceaux de données gérables, certains les utilisateurs peuvent rencontrer des problèmes de mémoire. Pour résoudre ce problème, ils ont recours à l'implémentation manuelle d'itérateurs qui récupèrent les données par lots plus petits.

Cependant, ce comportement est atypique. La raison de cette consommation excessive de mémoire réside dans l'implémentation sous-jacente de la plupart des modules DBAPI. Ils ont tendance à mettre entièrement en mémoire tampon les lignes au fur et à mesure qu'elles sont récupérées, ce qui entraîne le stockage complet de l'ensemble de résultats en mémoire avant qu'il n'atteigne l'ORM SQLAlchemy.

Ce problème est aggravé par le comportement par défaut de SQLAlchemy Query consistant à charger complètement l'ensemble de résultats avant de le renvoyer. les objets à l’utilisateur. Bien que cette approche soit nécessaire pour les requêtes complexes impliquant des jointures et un chargement rapide, elle peut s'avérer problématique pour les grands ensembles de données où la consommation de mémoire est un problème.

Pour atténuer ce problème de mémoire, SQLAlchemy propose une option appelée rendement_per(), qui permet aux utilisateurs de contrôler la taille des lots dans lesquels les lignes sont générées. Cependant, cette approche ne convient qu’aux requêtes simples sans chargement hâtif. De plus, cela ne résoudra peut-être pas complètement les problèmes de mémoire si la DBAPI sous-jacente met toujours les lignes en mémoire tampon.

Une approche alternative qui s'adapte mieux consiste à utiliser la pagination basée sur les fonctions de fenêtre. Cette technique consiste à identifier les valeurs de « fenêtre » qui représentent des morceaux de la table à sélectionner. En émettant des instructions SELECT distinctes pour chaque fenêtre, les utilisateurs peuvent récupérer les données par lots plus faciles à gérer.

L'approche de la fonction de fenêtre est particulièrement avantageuse car elle évite la dégradation des performances provoquée par des valeurs OFFSET élevées dans les requêtes LIMIT. Il est pris en charge par des bases de données telles que PostgreSQL, Oracle et SQL Server.

En employant cette technique, les développeurs peuvent parcourir efficacement de grandes tables MySQL, obtenant à la fois une efficacité de mémoire et une optimisation des performances.

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