python如何提取数据量大的sqlite3数据库并且不会造成内存溢出,并且采用多线程速度提取,然后提取数据插入到新的数据库文件
时间: 2024-03-19 07:43:11 浏览: 68
Python基于多线程实现抓取数据存入数据库的方法
为了避免内存溢出,我们可以使用分页查询的方式从SQLite3数据库中逐步获取数据。同时,为了提高速度,我们可以使用多线程来进行数据提取和插入操作。具体实现步骤如下:
1. 建立一个连接到原始数据库文件的SQLite3连接对象,使用cursor对象查询数据库表的总行数。
2. 根据总行数和每页查询的记录数,计算出需要进行多少次分页查询。
3. 创建一个锁对象,用于在多线程中对共享数据进行加锁。
4. 创建一个线程池,使用多线程进行数据提取和插入操作。
5. 在每个线程中,使用cursor对象进行分页查询,获取相应的数据。
6. 在每个线程中,使用锁对象对共享数据进行加锁,将获取的数据插入到新的数据库文件中。
7. 所有线程完成后,关闭原始数据库连接和新的数据库连接。
以下是示例代码:
```python
import sqlite3
import threading
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
# 分页查询,每页查询的记录数
PAGE_SIZE = 10000
# 原始数据库文件路径
DB_FILE = 'original_db.sqlite'
# 新的数据库文件路径
NEW_DB_FILE = 'new_db.sqlite'
# 建立连接到原始数据库
conn = sqlite3.connect(DB_FILE)
# 获取总记录数
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT COUNT(*) FROM table_name')
total_rows = cursor.fetchone()[0]
# 计算需要进行多少次分页查询
total_pages = total_rows // PAGE_SIZE + 1
# 创建锁对象
lock = threading.Lock()
# 线程池大小
thread_pool_size = 10
def extract_and_insert_data(page_index):
# 建立连接到新的数据库
new_conn = sqlite3.connect(NEW_DB_FILE)
new_cursor = new_conn.cursor()
# 分页查询
offset = page_index * PAGE_SIZE
cursor.execute('SELECT * FROM table_name LIMIT ? OFFSET ?', (PAGE_SIZE, offset))
rows = cursor.fetchall()
# 插入数据
with lock:
for row in rows:
new_cursor.execute('INSERT INTO table_name VALUES (?, ?, ...)', row)
# 关闭连接到新的数据库
new_conn.commit()
new_conn.close()
# 创建线程池
with ThreadPoolExecutor(max_workers=thread_pool_size) as executor:
# 提交任务到线程池
futures = [executor.submit(extract_and_insert_data, page_index) for page_index in range(total_pages)]
# 等待所有任务完成
for future in futures:
future.result()
# 关闭连接到原始数据库
cursor.close()
conn.close()
```
注意:上述代码仅为示例代码,实际使用时需要根据具体情况进行修改和优化。同时,为了避免数据插入错误,需要根据实际情况修改插入语句。
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