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pd.read_sql方法来计算大型Access数据库中的行数
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<p>我试图读取大型access数据库中的行数,并试图找到最有效的方法。这是我的密码:</p> <pre><code>driver = 'access driver as string' DatabaseLink = 'access database link as string' Name = 'access table name as string' conn = pyodbc.connect(r'Driver={' + driver + '};DBQ=' + DatabaseLink +';') cursor = conn.cursor() AccessSize = cursor.execute('SELECT count(1) FROM '+ Name).fetchone()[0] connection.close() </code></pre> <p>这是可行的,<code>AccessSize</code>确实给了我一个包含数据库中行数的整数,但是计算起来太长了(我的数据库有200多万行和15列)</p> <p>我试图通过<code>pd.read_sql</code>读取数据,并使用<code>chunksize</code>功能循环并不断计算每个块的长度,但这也需要很长时间。我还在游标执行部分中尝试了<code>.fetchall</code>,但是速度与<code>.fetchone</code>类似</p> <p>我本以为会有一种更快的方法来快速计算表的长度,因为我不需要读取整个表。我的想法是找到最后一行的索引值,因为这本质上是行数,但我不确定如何做到这一点</p> <p>谢谢</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>200万不应该花那么长时间。我使用过pd.read_sql(con,sql)如下:</p> <pre><code>con = connection sql = """ my sql statement here""" table = pd.read_sql(sql=sql, con=con) </code></pre> <p>你在做什么不同的事吗</p> <p>在我的例子中,我使用的是一个db2数据库,也许这就是速度更快的原因</p>
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