如何使用 Python 从 MS SQL 快速阅读
How to read fast with Python from MS SQL
如果你有三个因变量并且你有 1000 万数据，如何在 MS SQL 中使用 Python 快速搜索特定数据？如果准备使用 pyodbc 库或任何其他？
从 RDBMS 中 table 的 1000 万行不是一个巨大的数字这一事实开始，我个人使用 TurboODBC 和 MSSQL 来迁移 table ~2亿行。我很满意。
您应该仔细检查和优化您的 query/schema（添加索引、利用它们等），无论您将使用何种技术 运行 它。数据库查询执行很可能是您流程的瓶颈（假设您不会在 python 中处理此数据）。
使用列存储索引适用于 table 中的大量 data/rows（至少数百万）。如果 SELECT 的 WHERE 子句的条件是 3 个变量，请使用这三列创建此类索引。作为一个假设的例子：
CREATE COLUMNSTORE INDEX XC_MyTable ON MyTable (Col1, Col2, Col3);
如果你有三个因变量并且你有 1000 万数据，如何在 MS SQL 中使用 Python 快速搜索特定数据？如果准备使用 pyodbc 库或任何其他？
从 RDBMS 中 table 的 1000 万行不是一个巨大的数字这一事实开始，我个人使用 TurboODBC 和 MSSQL 来迁移 table ~2亿行。我很满意。
您应该仔细检查和优化您的 query/schema（添加索引、利用它们等），无论您将使用何种技术 运行 它。数据库查询执行很可能是您流程的瓶颈（假设您不会在 python 中处理此数据）。
使用列存储索引适用于 table 中的大量 data/rows（至少数百万）。如果 SELECT 的 WHERE 子句的条件是 3 个变量，请使用这三列创建此类索引。作为一个假设的例子：
CREATE COLUMNSTORE INDEX XC_MyTable ON MyTable (Col1, Col2, Col3);