将大型 SQL 查询结果加载到 Pandas DataFrame 时如何避免内存错误？

高效地将海量 SQL 查询结果加载到 Pandas DataFrames

处理大量数据集通常涉及从 SQL 数据库检索数据并将其加载到 pandas DataFrames 中。 然而，直接加载数百万条记录很容易导致内存错误。

常见错误是由于尝试将整个数据集同时加载到内存中而产生的。 Pandas 提供了一个解决方案：其 chunksize 函数中的 read_sql_query 参数。

利用 chunksize 进行增量数据加载：

chunksize 参数允许您以更小、可管理的批次读取 SQL 查询结果，从而显着减少内存压力。

<code class="language-python">import pandas as pd
pd.read_sql_query(sql, engine, chunksize=100000)</code>

通过指定chunksize，您可以控制每次迭代中读取的行数。

实际示例：

<code class="language-python">sql = "SELECT * FROM MyTable"
for chunk in pd.read_sql_query(sql, engine, chunksize=5):
    # Process each chunk individually
    print(chunk)</code>

此代码迭代查询结果，独立处理每个 chunk。 这样可以通过以较小的、易于消化的部分处理数据来防止内存过载。

进一步优化策略：

虽然 chunksize 非常有效，但请考虑针对大型数据集进行以下额外优化：

• 索引视图：在 SQL 数据库中使用索引视图可以大大加快查询执行速度。
• 优化的 SQL 语法： 利用专为大规模数据检索而设计的数据库特定语法。
• 替代框架：对于非常大的数据集，探索分布式计算框架，如 Dask 或 Spark。

但是，对于许多场景，在处理 pandas 中的大量 SQL 查询结果时，利用 chunksize 参数为内存管理提供了简单而强大的解决方案。

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