메모리 문제를 피하기 위해 SQLAlchemy를 사용하여 대규모 MySQL 테이블을 효율적으로 반복하려면 어떻게 해야 합니까?

SQLAlchemy를 사용하여 대규모 MySQL 테이블을 효율적으로 반복

대규모 데이터 세트를 처리할 때는 메모리 효율성이 가장 중요합니다. 이는 SQLAlchemy의 내장 생성기를 사용하는 경우에도 잠재적으로 메모리 리소스를 고갈시킬 수 있는 대규모 테이블 하위 집합에 대한 쿼리의 경우 특히 그렇습니다.

내장 생성기가 관리 가능한 데이터 덩어리를 지능적으로 가져온다는 가정에도 불구하고, 일부 사용자는 메모리 문제를 경험할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 그들은 더 작은 배치로 데이터를 가져오는 반복기를 수동으로 구현하는 데 의존합니다.

그러나 이 동작은 일반적이지 않습니다. 과도한 메모리 소비의 이유는 대부분의 DBAPI 모듈의 기본 구현에 있습니다. 행을 가져올 때 완전히 버퍼링하는 경향이 있어 전체 결과 집합이 SQLAlchemy ORM에 도달하기 전에 메모리에 저장됩니다.

이 문제를 더욱 악화시키는 것은 반환하기 전에 결과 집합을 완전히 로드하는 SQLAlchemy Query의 기본 동작입니다. 사용자에게 개체를 제공합니다. 이 접근 방식은 조인 및 즉시 로드가 포함된 복잡한 쿼리에 필요하지만 메모리 소비가 우려되는 대규모 데이터 세트에는 문제가 될 수 있습니다.

이 메모리 문제를 완화하기 위해 SQLAlchemy는 Yield_per()라는 옵션을 제공합니다. 사용자가 행이 생성되는 배치의 크기를 제어할 수 있습니다. 그러나 이 접근 방식은 즉시 로드가 없는 간단한 쿼리에만 적합합니다. 또한 기본 DBAPI가 여전히 행을 버퍼링하는 경우 메모리 문제를 완전히 완화하지 못할 수 있습니다.

확장성이 더 뛰어난 대안 접근 방식은 창 함수 기반 페이지 매김을 사용하는 것입니다. 이 기술에는 선택할 테이블의 청크를 나타내는 "창" 값을 식별하는 작업이 포함됩니다. 각 창에 대해 별도의 SELECT 문을 실행하면 사용자가 보다 관리하기 쉬운 배치로 데이터를 가져올 수 있습니다.

창 함수 접근 방식은 LIMIT 쿼리에서 큰 OFFSET 값으로 인한 성능 저하를 방지하므로 특히 유리합니다. PostgreSQL, Oracle 및 SQL Server와 같은 데이터베이스에서 지원됩니다.

이 기술을 사용하면 개발자는 대규모 MySQL 테이블을 효율적으로 반복하여 메모리 효율성과 성능 최적화를 모두 달성할 수 있습니다.

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