pandas.read_sql的误导性参数chunksize
官方文档的描述是该参数返回一个迭代的对象,该对象包含很多个chunksize大小的块。容易误导人的是设置chunksize之后,从数据获取数据就不会一次返回所有的数据,而是分块的返回。 更烦的是这个情况还不容易察觉。当使用sqlalchemy+pymssql连接MSSQL导出一张100W行数据的表,chunksize给人的表现看起来就是每次只获取部分,内存并没有太大变化,而当使用sqlalchem
官方文档的描述是该参数返回一个迭代的对象,该对象包含很多个chunksize大小的块。容易误导人的是设置chunksize之后,从数据获取数据就不会一次返回所有的数据,而是分块的返回。 更烦的是这个情况还不容易察觉。当使用sqlalchemy+pymssql连接MSSQL导出一张100W行数据的表,chunksize给人的表现看起来就是每次只获取部分,内存并没有太大变化,而当使用sqlalchem
MySQL的服务器游标是通过C API中的mysql_stmt_attr_set() 实现的.同时服务器中存储过程的游标也采用相同的实现. MySQL服务器游标实现方式是通过临时表实现,首先将其放在Memory表中,如果数据大小超过max_heap_table_size 和 tmp_table_size ,就会变成MyISAM表,此时获取数据可能会变慢. 和客户端游标的区别客户端游标是client
本次数据迁移的流程: 手动流程:导出SQLServer的DDL,然后翻译成MySQL的DDL并且在MySQL中执行 自动流程:使用Pyetl完成数据的迁移 翻译DDL到处SQLServer中的DDL可以通过编写命令获得,也可以使用SQLServer的管理工具获得,其中管理工具最方便且靠谱,下面是使用该方式的教程: https://jingyan.baidu.com/article/3ea51
官方文档教程:使用Workbench迁移MSSQL数据到MySQL,该流程需要用到iodbc,安装一下: sudo apt-get install iodbcsudo apt-get install libiodbc2-dev 之后按着教程走,在Fetch Schemas List这一步遇到问题,Google一下发现2年前有人遇到同样的问题,解决办法是升级Workbench到最新版本,然后我已经是
分析与实现一个消息应用有如下需求: 需要保留用户最近24小时内的所有操作历史 需要频繁的显示最近的10条操作历史给用户 需要频繁的显示24小时内总操作次数 这是一个典型的适合应用Redis的情形。现在需要考虑的是如何具体实现,首先想到的是采用字典(哈希表)列表的方式实现,其中每一个哈希表存储操作内容和操作时间,同时包含一个过期时间。但是考虑到Redis支持设置键的过期时间,所以哈希表本身可以不
本文记录了MySQL存储过程的一些核心知识点,详细内容请参考官方文档。文中的MySQL版本为5.7。 语法CREATE [DEFINER = { user | CURRENT_USER }] PROCEDURE sp_name ([proc_parameter[,...]]) [characteristic ...] routine_bodyCREATE