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pandas to_sql()错误-超出了预准备语句的内存限制,即每个会话20 MB

pandas.to_sql() 方法在将 DataFrame 写入 SQL 数据库时,可能会遇到“超出了预准备语句的内存限制”的错误。这个错误通常是由于数据库对单个预处理语句的大小有限制,而 DataFrame 中的数据量过大导致的。

基础概念

预处理语句(Prepared Statements)是一种在数据库中预编译的 SQL 语句,它可以提高执行效率并防止 SQL 注入攻击。但是,数据库对预处理语句的大小有一定的限制,通常是出于性能和安全性的考虑。

相关优势

  • 性能提升:预处理语句可以被数据库缓存,多次执行时无需重新编译。
  • 安全性:通过参数化查询,可以有效防止 SQL 注入攻击。

类型与应用场景

  • 类型:内存限制错误通常出现在关系型数据库中,如 PostgreSQL、MySQL 等。
  • 应用场景:当使用 pandas 处理大型数据集并将其写入数据库时,可能会遇到此类问题。

解决方法

以下是几种解决这个问题的方法:

1. 分批次插入数据

将 DataFrame 分成多个小块,然后逐个插入数据库。

代码语言:txt
复制
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('your_database_connection_string')
df = pd.read_csv('your_large_dataset.csv')

# 分批次插入数据
batch_size = 10000  # 根据实际情况调整批次大小
for i in range(0, len(df), batch_size):
    df[i:i+batch_size].to_sql('your_table_name', engine, if_exists='append', index=False)

2. 使用 executemany

直接使用 SQLAlchemy 的 executemany 方法进行批量插入。

代码语言:txt
复制
from sqlalchemy import Table, MetaData, insert

metadata = MetaData(bind=engine)
table = Table('your_table_name', metadata, autoload=True)

# 分批次插入数据
batch_size = 10000
for i in range(0, len(df), batch_size):
    stmt = insert(table).values(df[i:i+batch_size].to_dict(orient='records'))
    with engine.connect() as conn:
        conn.execute(stmt)

3. 调整数据库配置

如果可能,可以尝试调整数据库的配置,增加预处理语句的内存限制。但这通常需要数据库管理员权限,并且可能会影响数据库的整体性能。

4. 使用临时表

先将数据写入一个临时表,然后再从临时表转移到目标表。

代码语言:txt
复制
# 创建临时表
temp_table_name = 'temp_your_table_name'
df.to_sql(temp_table_name, engine, if_exists='replace', index=False)

# 将数据从临时表转移到目标表
with engine.connect() as conn:
    conn.execute(f'INSERT INTO your_table_name SELECT * FROM {temp_table_name}')
    conn.execute(f'DROP TABLE {temp_table_name}')

总结

当使用 pandas.to_sql() 遇到内存限制错误时,可以通过分批次插入数据、使用 executemany、调整数据库配置或使用临时表等方法来解决。选择哪种方法取决于具体的应用场景和需求。

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