PYTHON DUCKDB内存设置

DuckDB是一个快速的、嵌入式的SQLite-like SQL数据库，它特别适合于内存分析，因为它的设计目标就是尽可能地减少磁盘I/O。如果你想要在Python中使用DuckDB并控制内存使用，可以考虑以下几个方面：

1. **连接选项**：在创建`duckdb.connect()`连接时，你可以传递一些参数来影响内存行为。例如，`cache_size_mb`参数可以设置缓存大小（默认为系统内存的一半），`memory_limit`可以设定最大内存使用量。

import duckdb

# 创建连接，限制内存到500MB
conn = duckdb.connect(database=':', cache_size_mb=512)

2. **临时表**：在处理大表时，可以使用`CREATE TEMPORARY TABLE AS SELECT ...`来创建临时表，它们会在操作完成后自动删除，释放内存。

3. **内存管理策略**：DuckDB会自动管理内存，但如果需要更精细的控制，可以通过调整缓存策略或定期清理不需要的数据来优化。

4. **一次性查询**：如果数据不需要持久化，可以在查询完毕后关闭连接，这将释放连接所占用的所有内存。

# 使用完数据后关闭连接
with conn.cursor() as cursor:
    results = cursor.execute('...')
conn.close()

相关问题

python duckdb copy to parquet覆盖

Python 中使用 DuckDB 进行数据处理并将其转换为 Parquet 格式，如果想要覆盖已有文件，你可以按照以下步骤操作：

首先，你需要安装必要的库，如 `duckdb` 和 `pyarrow`（用于读写 Parquet 文件）：

pip install duckdb pyarrow

然后，你可以使用 Python 的 `duckdb` 库创建连接到数据库，并执行 SQL 查询获取数据，例如查询结果存储到内存中的 Pandas DataFrame：

import duckdb
import pandas as pd

# 假设你有一个 DuckDB 数据库连接 conn
conn = duckdb.connect(database='your_database.db')

# 执行 SQL 查询
sql_query = "SELECT * FROM your_table"
df = pd.read_sql_query(sql_query, conn)

接下来，将 DataFrame 写入 Parquet 文件并指定 `mode='overwrite'` 来覆盖现有文件：

# 将 DataFrame 存储为 Parquet 文件
df.to_parquet('output.parquet', engine='pyarrow', mode='overwrite')

这样，如果你的数据源发生变化，运行此代码会覆盖之前同名的 Parquet 文件。

python duckdb查询结果导出PARQUET

Python 中的 DuckDB 是一个快速、嵌入式、零配置的 SQL 引擎，它支持实时分析数据并可以在内存中运行。如果你想要将 DuckDB 的查询结果导出为 PARQUET 格式，你可以借助 Python 的 pandas 库，因为 DuckDB 支持与 pandas 的集成。

以下是一个简单的步骤：

1. 首先，安装必要的库，如果还没安装的话：

pip install duckdb pandas

2. 使用 `duckdb.connect` 连接到数据库（这里假设你有一个本地文件或内存中的数据）：

import duckdb

# 如果数据在内存中
conn = duckdb.connect(database="::")

# 如果数据在文件中
# conn = duckdb.connect('file:///path/to/your/dataset.db')

3. 执行 SQL 查询获取数据：

query = "SELECT * FROM your_table"  # 替换为你的实际表名和查询
df = conn.execute(query)

4. 将 DataFrame 转换为 PARQUET 文件：

df.to_parquet("output.parquet", engine='pyarrow')  # 输出文件路径

这样，查询结果就会保存为 PARQUET 格式的文件了。如果你的数据非常大，可能会用到 DuckDB 的流处理功能 (`read_sql_query` 或 `read_csv` 等方法) 来避免一次性加载所有数据到内存中。