Используйте mssql-python с Apache Arrow

Драйвер mssql-python предоставляет методы извлечения Apache Arrow для высокопроизводительного извлечения столбцевых данных из Microsoft SQL и База данных SQL Azure.

Apache Arrow — это платформа для кросс-языковой разработки колонковых данных в памяти. Драйвер преобразует наборы результатов ODBC напрямую в формат Arrow на C++, обходя создание объектов на Python для повышения производительности.

Интеграция со стрелкой позволяет:

• Передача данных без копирования в Polars, pandas и DuckDB. «Zero-copy» означает, что данные остаются в одном буфере памяти, в который драйвер записывает данные, а использующие его библиотеки читают их напрямую, так что строки не копируются в промежуточные объекты Python.
• Потоковая передача наборов результатов через RecordBatchReader без загрузки всего в память.
• Формат столбцевых данных, идеально подходящий для аналитики и задач машинного обучения.
• Снижение использования памяти по сравнению с построчным созданием объектов Python.

Методы курсора

Для использования методов выборки Arrow требуется пакет pyarrow. Установите это с pip install pyarrow. Если pyarrow он не установлен, вызов любого метода Arrow вызывает ImportError.

Драйвер mssql-python добавляет три метода к объекту курсора для доступа к данным Arrow. Все три метода преобразуют наборы результатов ODBC в формат Arrow на уровне C++ драйвера, что позволяет избежать создания промежуточных объектов Python.

• arrow() возвращает весь набор результатов в виде одной таблицы в памяти. Самые простые в использовании.
• arrow_batch() возвращает по одной порции строк за раз, что позволяет вам вручную управлять циклом.
• arrow_reader() возвращает итератор, который автоматически выдает партии. Лучше всего подходит для потоковой передачи больших объёмов данных.

С использованием cursor.arrow(batch_size=8192)

Получите весь набор результатов в виде одного pyarrow.Table. Этот метод самый простой и хорошо работает, когда полный набор результатов помещается в память.

import mssql_python

conn = mssql_python.connect(connection_string)
cursor = conn.cursor()

cursor.execute("SELECT ProductID, Name, ListPrice FROM Production.Product")
table = cursor.arrow()

print(type(table))       # <class 'pyarrow.lib.Table'>
print(table.num_rows)    # Number of rows fetched
print(table.num_columns) # Number of columns
print(table.schema)      # Column names and Arrow types
print(table.to_pandas()) # Convert to pandas DataFrame

Замечание

Если в строке подключения используется Authentication=ActiveDirectoryDefault, драйвер использует DefaultAzureCredential, который поочередно проверяет несколько поставщиков учетных данных. Первое соединение может быть медленным, потому что SDK идёт по цепочке, пока не найдёт работающего провайдера. В продакшене, если вы знаете, какой тип учетных данных использует ваша среда, укажите его напрямую (например, ActiveDirectoryMSI для управляемой идентичности), чтобы избежать цепной ходьбы. Дополнительные сведения см. в разделе проверки подлинности Microsoft Entra.

С использованием cursor.arrow_batch(batch_size=8192)

Возьмите один pyarrow.RecordBatch , содержащий до batch_size строк. Используйте этот метод для кастомных циклов пакетной обработки, где нужен тонкий контроль над тем, сколько строк можно получить одновременно.

cursor.execute("SELECT * FROM Production.TransactionHistory")

while True:
    batch = cursor.arrow_batch(batch_size=10000)
    if batch.num_rows == 0:
        break
    # Process each batch
    print(f"Fetched {batch.num_rows} rows")

С использованием cursor.arrow_reader(batch_size=8192)

Возвращает объект pyarrow.RecordBatchReader, который возвращает объекты RecordBatch, пока набор результатов не будет исчерпан. Этот метод является наиболее эффективным по памяти вариантом для больших наборов результатов.

cursor.execute("SELECT * FROM Production.TransactionHistory")
reader = cursor.arrow_reader(batch_size=50000)

for batch in reader:
    # Process streaming batches without loading all data
    print(f"Batch: {batch.num_rows} rows")

Распространенные шаблоны

Таблицы стрелок интегрируются напрямую с популярными библиотеками данных Python. Следующие примеры показывают, как передавать данные Arrow в pandas, Polars, DuckDB и в файлы различных форматов без копирования данных.

Загрузить результаты в pandas

cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product")
table = cursor.arrow()

# Convert to pandas with zero-copy where possible
df = table.to_pandas()
print(df.head())

Загрузите результаты в Polars

import polars as pl

cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product")
table = cursor.arrow()

df = pl.from_arrow(table)
print(df)

Результаты запросов с помощью DuckDB

DuckDB может отправлять запросы к таблицам Arrow непосредственно в SQL без копирования данных. Эта возможность полезна, когда нужен анализ в стиле SQL для наборов результатов, которые уже находятся в формате Arrow.

import duckdb

cursor.execute("SELECT * FROM Sales.SalesOrderHeader")
arrow_table = cursor.arrow()

# Query the Arrow table with DuckDB SQL
result = duckdb.sql("SELECT CustomerID, SUM(TotalDue) FROM arrow_table GROUP BY CustomerID")
print(result.fetchall())

Передавайте большие наборы результатов в формат Parquet

Для больших наборов результатов записывайте пакеты Arrow напрямую в файл Parquet в потоковом режиме, не загружая весь набор данных в память. ParquetWriter инкрементно записывает каждый пакет.

import pyarrow.parquet as pq

cursor.execute("SELECT * FROM Production.TransactionHistory")
reader = cursor.arrow_reader(batch_size=100000)

# Write streaming batches to a Parquet file
writer = None
for batch in reader:
    if writer is None:
        writer = pq.ParquetWriter("output.parquet", batch.schema)
    writer.write_batch(batch)

if writer:
    writer.close()

Экспорт в другие форматы

PyArrow предоставляет встроенные записчики для CSV и формата Arrow IPC (также известного как Feather V2). IPC-файлы Arrow точно сохраняют типы Arrow и быстро считываются обратно.

import pyarrow as pa
import pyarrow.csv as pcsv

cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product")
table = cursor.arrow()

# Write to CSV
pcsv.write_csv(table, "products.csv")

# Write to an Arrow IPC file
with pa.ipc.new_file("products.arrow", table.schema) as writer:
    writer.write_table(table)

Сопоставления типов данных

Методы извлечения Arrow сопоставляют типы Microsoft SQL с типами Arrow на уровне C++.

Microsoft SQL тип	Тип стрелки
int, smallint, tinyint, bigint	int32, int16, int8, int64
Плавающий, настоящий	float64, float32
Десятичный, числовой	decimal128
bit	bool
Чар, Варчар, Нчар, Нварчар	utf8
текст, ntext	large_utf8
Бинарный, варбинарный	binary, large_binary
date	date32
time	time64[us]
datetime, datetime2, smalldatetime	timestamp[us]
datetimeoffset	timestamp[us, tz=UTC]
uniqueidentifier	utf8 (строка с заглавной буквы)
xml	utf8

Замечание

Драйвер преобразует datetimeoffset тип в UTC, потому что столбцы стрелок требуют фиксированного часового пояса. Драйвер нормализует информацию о часовом поясе для каждой ячейки с Microsoft SQL в UTC во время конвертации.

Тип sql_variant не поддерживается методами выборки Arrow и вызывает исключение о неподдерживаемом типе данных. Используйте стандартный fetchone(), fetchmany(), или fetchall() для запросов, возвращающих sql_variant столбцы.

Вопросы производительности

Методы выборки стрелок наиболее быстры для аналитики и операций с массовыми данными, тогда как стандартные методы курсора лучше подходят для транзакционных паттернов с небольшими наборами результатов.

Когда использовать Arrow, а когда — стандартный fetch

Сценарий	Рекомендуемый подход
Получить несколько строк для отображения	fetchone() / fetchall()
Загрузите данные в Pandas или Polars	cursor.arrow()
Обрабатывать большие наборы данных по частям	cursor.arrow_reader()
Однострочные поиски или небольшие наборы результатов	fetchone() / fetchval()
Аналитика или агрегационные конвейеры	cursor.arrow() + Polars/DuckDB
Запишите результаты в Parquet или Arrow IPC	cursor.arrow_reader() + PyArrow I/O

Управление памятью для больших наборов данных

Для наборов результатов, которые могут превышать доступную память, используйте arrow_reader() с разумным batch_size.

cursor.execute("SELECT * FROM Production.TransactionHistory")

# Process in batches of 100K rows
reader = cursor.arrow_reader(batch_size=100000)
total_rows = 0

for batch in reader:
    # Work with each batch individually
    total_rows += batch.num_rows
    # batch goes out of scope and memory is freed

print(f"Processed {total_rows} rows")

Настроить размер пакета

Параметр batch_size определяет, сколько строк будет получено в каждой партии. Оптимальный размер зависит от ширины строки и доступной памяти. Более широкие строки с большими столбцами, такими как nvarchar(max) или varbinary(max), лучше работают с меньшими размерами пакета, тогда как узкие строки — с большими.

• По умолчанию (8192): Хороший баланс для большинства рабочих нагрузок.
• Меньшие (1000-5000): используйте широкие столы с большими колонками.
• Больше (50000-100000): используется для узких таблиц или когда пропускная способность важнее памяти.

# Narrow table with many rows - use larger batches
cursor.execute("SELECT ProductID, ListPrice FROM Production.Product")
table = cursor.arrow(batch_size=100000)

# Wide table with LOB columns - use smaller batches
cursor.execute("SELECT * FROM Production.Document")
table = cursor.arrow(batch_size=1000)

Связанные материалы

• Интеграция поляров
• Интеграция с pandas
• Извлечение данных
• Сопоставления типов данных
• Настройка производительности