pyDAL一个python的ORM(终) pyDAL的一些性能优化

一、大批量插入数据

对于 大量数据插入时，虽然pyDAL也手册中有个方法：bulk_insert()，但是手册也说了，虽然方法上是一次可以多条数据，如果后端数据库是关系型数据库，他转换为SQL时它是一条一条的插入的，只有在NoSQL数据库时能提速，bulk_insert()的用法如下，感兴趣的看看：

db.person.bulk_insert([{'name':'Alex','age':'11'}, {'name': 'John','age':'22'}, {'name': 'Tim','age':'33'}])

那后端是关系数据库时，有其他办法吗？答案是我们利用前面 我们提到：db.executesql()方法，直接用SQL,下面是例子，

1、目标：

MySQL数据库我们一次插入2000万的csv文件（普通PC是无法直接打开这么多行的数据文件的）

2、解决思路：

（1）分块读取，分块插入，我们已知csv各列的名为：col1,col2,col3，我们每次读10万行，插入库10万行）；

（2）使用db.executesql()方法，编写SQL批量插入语句

（3）特别注意：将你的数据库的单条语句的数据包大小适当调大。就mysql而言：

# 服务器接受的数据包的大小，在执行数据量较大的单条语句,如果超过了默认限制,就会报错,提示这个参数大小不足
max_allowed_packet=100M

3、MySQL批量插入数据语法：

INSERT INTO table_name (column1, column2,...) VALUES ("value1_1", "value1_2",...), ("value2_1", "value2_2", ...)......;

4、示例代码：

我们使用到了pandas库，pandas的read_csv()方法可以对非常方便的对大文件分块读取：

import pandas as pd
df_chunk = pd.read_csv('my.csv', chunksize=100000, iterator=True)
for chunk in df_chunk:insert_values = ''for row in range(0, chunk.shape[0]):insert_values += '("' + str(chunk.iloc[row,0]) + '","' + str(chunk.iloc[row,1]) + '","' + str(chunk.iloc[row,2]) + '"),'db.executesql('INSERT INTO my_table (col1,col2,col3) VALUES ' + insert_values[:- 1] + ';')db.commit()

二、对于结果集很大的查询做遍历循环iterselect

     如果我们要对一个查询结果集做遍历循环，且结果数据很大，例如：

for row in db(db.IMEI_table.IMEI.contains('666')).select():

.....

常规的上述写法，一定是先查询得到 完整的结果放在内存中，在做遍历循环，很吃内存，性能也低，针对这种情况，pyDAL提供了iterselect()方法，使用也很方便，如下：

for row in db(db.IMEI_table.IMEI.contains('666')).iterselect():

      ...

当数据量较大时，iterselect()不仅速度快，还节省内存：