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Python查詢oracle數(shù)據(jù)庫速度慢的解決方案

 更新時間：2021年04月15日 10:44:44   作者：qianya1013  
這篇文章主要介紹了Python查詢oracle數(shù)據(jù)庫速度慢的解決方案，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

如下所示：

conn = cx_Oracle.connect('username/password@ip:port/servername')
cur = conn.cursor()
cur.execute('SELECT * FROM "db"."table"')

cur是一個迭代器,不要用fetchall一次性取完數(shù)據(jù)

直接 for row in cur 即可取數(shù)據(jù)

使用：sqlalchemy

MySQL-Python
    mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
 
pymysql
    mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]
 
MySQL-Connector
    mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
 
cx_Oracle
    oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]

create_engine('oracle+cx_oracle://{a}:@{c}:vvxyksv9kd/?service_name={e}'.format(a,b,c,d,e))
create_engine('mysql+pymysql://%(user)s:%(password)s@%(host)s/%(database)s?charset=utf8' % laoshifu_info)
 
df = pd.read_sql_table(table_name="table_name", con=engine)  
（the function to_sql is case-sensitive，F(xiàn)ound the root cause from DBMS (mysql) autoconvert the table name to lowercase.）
df = pd.read_sql_query(sql=sql,con=engine)  # 很慢
ordf = pd.read_sql("SELECT * FROM db.table ",engine,chunksize=50000)
dflist = []
for chunk in ordf:
    dflist.append(chunk)
df = pd.concat(dflist)

補充：Python3 Cx_oracle 的一些使用技巧

Cx_oracle的一些使用技巧

工作中的數(shù)據(jù)庫采用oracle。訪問oracle數(shù)據(jù)庫一般都采用cx_oracle包來完成，API很清晰，操作效率也比較高，而且oracle官方好像對cx_oracle也非常支持，提供了豐富的文檔。這里討論一些使用技巧，作為記錄，可能對你也有用。

我最近用python寫了一個小工具，這個工具根據(jù)客戶端的請求查詢數(shù)據(jù)庫，并將結(jié)果集以json的方式返回。請求的格式如下：

    {
        fields : [
            {name : "project_id", type : "string"},
            {name : "project_name", type : "string"}
        ],
        
        sql : "select t.project_id, t.project_name from dp_project t"
    }

即，客戶端描述自己想要的元數(shù)據(jù)信息(字段名稱，字段類型)，以及SQL語句，服務器端根據(jù)此信息查詢數(shù)據(jù)庫，并將返回組織成客戶端在fields中描述的那樣。

cx_oracle默認從cursor中fetch出來的數(shù)據(jù)是一個元組，按照SQL中的順序組織，但是我希望返回的是一個字典結(jié)構(gòu)，這個可以通過設(shè)置cursor的rowfactory屬性來實現(xiàn)，定義一個rowfactory的回調(diào)函數(shù)：

    def makedict(self, cursor):
        cols = [d[0] for d in cursor.description]     
        def createrow(*args):
            return dict(zip(cols, args))     
        return createrow

這個函數(shù)返回一個函數(shù)：createrow。可能有點繞口，仔細想想就清晰了。cursor中帶有足夠的信息來生成這個字典，如cursor的description的值為：

   [
   ('PROJECT_ID', <;type 'cx_Oracle.STRING'>, 40, 40, 0, 0, 0), 
   ('PROJECT_NAME', <;type 'cx_Oracle.STRING'>, 50, 50, 0, 0, 1)
   ]

我們需要的是cursor.description的第一列，zip函數(shù)將cols和默認的那個元組合成為一個新的元組，再用dict轉(zhuǎn)換為一個新的字典對象返回。

然后將這個返回函數(shù)的函數(shù)注冊給cursor的rowfactory即可：

 cursor.rowfactory = self.makedict(cursor)

這樣，我們使用cursor.fetchall/fetchone的時候，取出來的就成為一個字典對象，很方便將其序列化為json格式返回。

另一個技巧是關(guān)于將查詢到的結(jié)果中，字符串類型的字段轉(zhuǎn)換為unicode，數(shù)值類型的不做處理：

    def outtypehandler(self, cursor, name, dtype, size, p, s):
        if dtype in (oracle.STRING, oracle.FIXED_CHAR):
            return cursor.var(unicode, size, cursor.arraysize)

將connection對象的outputtypehandler注冊為此函數(shù)即可：

   connection = oracle.connect(self.constr)
   connection.outputtypehandler = self.outtypehandler

通用查詢的這個小工具還在開發(fā)中，等完成了再整理一下。

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。

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