Python Pandas to_sql with SQLAlchemy: MS SQL로 데이터 내보내는 속도를 높이는 방법
2024-07-27
기본 설정
먼저 필요한 라이브러리를 설치합니다.
pip install pandas sqlalchemy
다음으로, MS SQL 서버에 연결할 연결 문자열을 설정합니다.
connection_string = 'mssql+pyodbc://username:password@server_name/database_name'
데이터프레임을 SQL 테이블로 내보내기
Pandas DataFrame을 SQL 테이블로 내보내는 기본 방법은 to_sql() 메서드를 사용하는 것입니다.
df.to_sql('table_name', connection_string, if_exists='replace')
table_name: 데이터프레임을 저장할 테이블 이름입니다.connection_string: MS SQL 서버 연결 문자열입니다.if_exists: 테이블이 이미 존재할 때 처리 방법을 지정합니다.'replace'는 기존 테이블을 새 데이터로 대체합니다.
데이터 내보내는 속도를 높이는 방법
데이터프레임 크기가 크거나 데이터 내보내는 속도가 느릴 경우 다음과 같은 방법을 사용하여 속도를 높일 수 있습니다.
chunksize옵션 사용:to_sql()메서드의chunksize옵션을 사용하여 데이터를 여러 개의 작은 덩어리로 나누어 내보낼 수 있습니다. 이렇게 하면 메모리 사용량을 줄이고 속도를 높일 수 있습니다.
df.to_sql('table_name', connection_string, if_exists='replace', chunksize=1000)
method옵션 사용:to_sql()메서드의method옵션을 사용하여 데이터 삽입 방법을 지정할 수 있습니다.'multi'옵션은 여러 개의 행을 한 번에 삽입하여 속도를 높일 수 있습니다.
df.to_sql('table_name', connection_string, if_exists='replace', method='multi')
- SQLAlchemy ORM 사용: SQLAlchemy ORM을 사용하여 데이터프레임을 객체로 변환하고 SQL 테이블에 저장할 수 있습니다. ORM은 SQL 쿼리를 직접 작성하는 것보다 더 간편하고 코드를 더욱 명확하게 만들 수 있습니다.
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = create_engine(connection_string)
session = sessionmaker(bind=engine)()
# 데이터프레임을 객체로 변환
objects = [MyObject(row[0], row[1]) for row in df.itertuples()]
# 객체를 저장
session.add_all(objects)
session.commit()
추가 정보
예제 코드
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Carol'], 'age': [20, 30, 40]})
# MS SQL 서버 연결 문자열
connection_string = 'mssql+pyodbc://username:password@server_name/database_name'
# 데이터프레임을 SQL 테이블로 내보내기
df.to_sql('people', connection_string, if_exists='replace')
# SQLAlchemy ORM 사용 예시
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = create_engine(connection_string)
session = sessionmaker(bind=engine)()
# 데이터프레임을 객체로 변환
class MyObject(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
objects = [MyObject(row[0], row[1]) for row in df.itertuples()]
# 객체를 저장
session.add_all(objects)
session.commit()
이 코드는 다음과 같은 작업을 수행합니다.
pandas라이브러리를 사용하여name과age열을 가진 데이터프레임을 생성합니다.- MS SQL 서버 연결 문자열을 설정합니다.
to_sql()메서드를 사용하여 데이터프레임을people이라는 SQL 테이블로 내보냅니다.- SQLAlchemy ORM을 사용하여 데이터프레임을
MyObject라는 객체로 변환합니다. session.add_all()메서드를 사용하여 객체를 SQL 테이블에 저장합니다.
대체 방법
bulk_insert_records() 함수 사용
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = create_engine(connection_string)
session = sessionmaker(bind=engine)()
# 데이터프레임을 객체로 변환
class MyObject(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
objects = [MyObject(row[0], row[1]) for row in df.itertuples()]
# bulk_insert_records() 함수 사용
session.bulk_insert_records(objects)
psycopg2 라이브러리 사용
psycopg2 라이브러리는 PostgreSQL 서버에 연결하고 쿼리를 실행하는 데 사용할 수 있는 Python 라이브러리입니다. MS SQL 서버에도 사용할 수 있으며, Pandas DataFrame을 빠르게 저장하는 데 유용합니다.
import psycopg2
# 연결 문자열 설정
connection_string = "dbname='database_name' user='username' password='password' host='server_name'"
# psycopg2 연결 객체 생성
conn = psycopg2.connect(connection_string)
# 커서 객체 생성
cursor = conn.cursor()
# 데이터프레임을 SQL 쿼리로 변환
query = """
INSERT INTO people (name, age)
VALUES (%s, %s)
"""
# 데이터프레임의 각 행을 쿼리에 삽입
for row in df.itertuples():
cursor.execute(query, (row[0], row[1]))
# 변경 사항 저장
conn.commit()
# 연결 닫기
cursor.close()
conn.close()
asyncpg 라이브러리 사용
import asyncpg
# 연결 문자열 설정
connection_string = "dbname='database_name' user='username' password='password' host='server_name'"
# asyncpg 연결 객체 생성
conn = await asyncpg.connect(connection_string)
# 데이터프레임을 SQL 쿼리로 변환
query = """
INSERT INTO people (name, age)
VALUES ($1, $2)
"""
# 데이터프레임의 각 행을 쿼리에 삽입
for row in df.itertuples():
await conn.execute(query, row[0], row[1])
# 변경 사항 저장
await conn.commit()
# 연결 닫기
await conn.close()
시나리오에 맞는 방법 선택
위에 설명된 방법들은 각각 장단점이 있습니다. 데이터프레임 크기, 데이터 유형, 원하는 속도 등을 고려하여 시나리오에 맞는 방법을 선택해야 합니다.
- 데이터프레임 크기가 크고 속도가 중요한 경우:
bulk_insert_records()함수 또는psycopg2/asyncpg라이브러리를 사용하는 것이 좋습니다. - 데이터프레임 크기가 작거나 속도가 중요하지 않은 경우:
to_sql()메서드를 사용하는 것이 가장 간단합니다.
추가 정보
python sql pandas
