在pandas中使用to_sql()时如何显式设置数据库引擎
在pandas中使用to_sql()时如何显式设置数据库引擎
提问于 2018-05-31 15:46:01
我如何才能修补pandas to_sql()函数中的sql语句，以便新创建的表使用MYISAM存储引擎？
我需要MYISAM，因为有大量的列。这目前会导致标准数据库引擎INNODB出现问题(行太大(> 8126)。
我知道在创建表时，可以在mysql语句中显式设置数据库引擎。也许可以修补由to_sql()函数生成的sql？
要显式指定需要MyISAM表，请使用引擎表选项指明: CREATE table t( INT) ENGINE = MYISAM；
这就是我目前创建这个表的方式
df.to_sql(con=engine, name="generated_" + reportConfiguration.shortName + "_" + reportConfiguration.marketplace, if_exists='replace',index=False)回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2018-05-31 17:43:19
据我所知，不能使用df.to_sql或engine = create_engine('mysql+pymy....://x@y/z')来设置MySQL的存储引擎。
创建MySQL存储引擎后，可以将其添加到表结构中。
通过engine连接executing alter table命令，您可以修改表存储引擎。
示例：
with engine.begin() as conn:
conn.execute("ALTER TABLE table_name ENGINE = MYISAM")Documentation：
-
- execute(object, *multiparams, **params) SQL
- 执行SQL语句构造并返回ResultProxy
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/50619237
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