小弟的需求需要在多个数据库之间查询数据并关联,所以小弟选择了使用pandas,通过read_sql读取数据至dataframe加工后直接生成目标数据。但是目前遭遇了一个问题:read_sql的速度非常慢,例如,在oracle库中读取37W数据量(22个字段)的表至dataframe耗时需要4分半。代码如下:
import pandas as pd
import sqlalchemy as sql
ora_engine=sql.create_engine('oracle://test01:test01@test01db')
ora_df1=pd.read_sql('select * from target_table1',ora_engine)
耗时4分32秒
甚至小弟使用另外一个简单粗暴的方法都会比read_sql快很多。代码如下:
import pandas as pd
import sqlalchemy as sql
ora_engine=sql.create_engine('oracle://test01:test01@test01db')
conn=ora_engine.raw_connection()
cursor=conn.cursor()
queryset=cursor.execute('select * from target_table1')
columns=[for i[0] in queryset.description]
df_data=queryset.fetchall()
ora_df1=pd.DataFrame()
ora_df1.columns=columns
ora_df1.append(df_data)
耗时1分31秒
这里想请教一下各位大大,有什么方法可以优化提升pandas的read_sql的速度,非常感谢大家~
雷雷