CSV 到 SQL 服务器：批量导入噩梦 (T-SQL and/or Pandas)

Question

我正在尝试将 .CSV 文件批量插入 SQL 服务器，但没有成功。

一些背景知识：

1. 我需要将 1600 万条记录插入到 SQL 服务器 (2017) 数据库中。每条记录有 130 列。我在 .CSV 中有一个字段来自我们的一个供应商的 API 呼叫，我不允许提及。我有整数、浮点数和字符串数据类型。

2. 我尝试了通常的方法：BULK INSERT 但我无法通过数据类型错误。我发布了一个问题 here 但无法解决问题。

3. 我尝试使用 python 进行试验并尝试了我能找到的所有方法，但是 pandas.to_sql 每个人都警告它非常慢。我遇到了数据类型和字符串截断错误。不同于 BULK INSERT.

4. 没有太多选择我尝试了 pd.to_sql 虽然它没有引发任何数据类型或截断错误但由于运行 out space 在我的 tmp SQL 数据库中。尽管我有很多 space 并且我的所有数据文件（和日志文件）都设置为无限制自动增长，但我也无法通过此错误。

我当时卡住了。我的代码（pd.to_sql 部分）很简单：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine("mssql+pyodbc://@myDSN")

df.to_sql('myTable', engine, schema='dbo', if_exists='append',index=False,chunksize=100)

我不太确定还能尝试什么，欢迎提出任何建议。我见过的所有代码和示例都处理小数据集（列数不多）。我愿意尝试任何其他方法。我将不胜感激。

谢谢！

Answer 1

我只是想分享这段肮脏的代码，以防它能帮助到其他人。请注意，我非常清楚这根本不是最佳选择，速度很慢，但我能够在十分钟内插入大约 1600 万条记录而不会使我的机器过载。

我试过小批量使用：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine("mssql+pyodbc://@myDSN")

a = 1
b = 1001

while b <= len(df):
    try:
        df[a:b].to_sql('myTable', engine, schema='dbo', if_exists='append',index=False,chunksize=100)
        a = b + 1
        b = b + 1000
    except:
        print(f'Error between {a} and {b}')
        continue

丑陋至极但对我有用。

我愿意接受所有的批评和建议。正如我所提到的，我发布这个以防它对其他人有帮助，但也期待收到一些建设性的反馈。

Answer 2

将数据从 pandas 数据帧加载到 SQL 数据库非常慢，在处理大型数据集时，运行内存不足是常见的情况。在处理大型数据集时，您需要比这更高效的东西。

d6tstack 可能会解决您的问题。因为它适用于本机数据库导入命令。它是一个专门为处理模式以及性能问题而构建的自定义库。适用于可导出为 CSV、Parquet、SQL 和 Pandas.

的 XLS、CSV、TXT

Answer 3

我觉得df.to_sql非常棒！我最近一直在使用它。当数据集非常庞大时，它有点慢。如果您需要速度，我认为批量插入将是最快的选择。您甚至可以分批完成这项工作，这样您就不会运行内存不足，并且可能会使您的机器不堪重负。

BEGIN TRANSACTION
BEGIN TRY
BULK INSERT  OurTable 
FROM 'c:\OurTable.txt' 
WITH (CODEPAGE = 'RAW', DATAFILETYPE = 'char', FIELDTERMINATOR = '\t', 
   ROWS_PER_BATCH = 10000, TABLOCK)
COMMIT TRANSACTION
END TRY
BEGIN CATCH
ROLLBACK TRANSACTION
END CATCH

CSV 到 SQL 服务器：批量导入噩梦 (T-SQL and/or Pandas)

CSV to SQL Server: bulk import nightmare (T-SQL and/or Pandas)

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