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pandas to_sql()错误-超出了预准备语句的内存限制,即每个会话20 MB

pandas to_sql()错误-超出了预准备语句的内存限制,即每个会话20 MB。

这个错误通常发生在使用pandas库的to_sql()函数将数据写入数据库时,当数据量较大时,可能会超出数据库预准备语句的内存限制。预准备语句是一种数据库优化技术,用于提高执行相同SQL语句的效率。

解决这个问题的方法有以下几种:

  1. 批量写入:将数据分成较小的批次进行写入,而不是一次性写入整个数据集。可以使用pandas的chunksize参数来指定每个批次的大小。这样可以避免超出预准备语句的内存限制。
  2. 调整内存限制:有些数据库允许调整预准备语句的内存限制。可以查阅数据库文档,了解如何调整内存限制的方法。
  3. 使用其他方法写入数据库:如果to_sql()函数无法满足需求,可以考虑使用其他方法将数据写入数据库。例如,可以使用SQLAlchemy库来构建SQL语句并执行插入操作。
  4. 数据压缩:如果数据量较大,可以考虑对数据进行压缩,减少写入数据库时的内存占用。可以使用pandas的压缩选项来压缩数据。
  5. 使用其他数据库:如果以上方法都无法解决问题,可以考虑使用其他数据库,或者将数据分散存储在多个数据库中,以减少单个会话的内存压力。

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