为什么 dask 的“to_sql”比 pandas 花费更多时间？答案

【问题标题】：Why dask's "to_sql" is taking more time than pandas?为什么 dask 的“to_sql”比 pandas 花费更多时间？
【发布时间】：2021-09-27 05:21:39
【问题描述】：

我使用 dask 而不是 pandas 进行 ETL，即从 S3 存储桶读取 CSV，然后进行一些转换。直到这里 - dask 比 pandas 更快地读取和应用转换！

最后，我使用 to_sql 将转换后的数据转储到 Redshift。 dask 中的 to_sql 转储比 pandas 花费的时间更多。

是否可以减少所花费的时间？如果不是，为什么在这种情况下 dask 比 pandas 慢？

【问题讨论】：

你确定它没有使用“延迟执行” - 也就是说，它仅在调用转储时才进行所有处理。你在用parallel参数吗？
不，也许我应该用compute=True 和parallel=True 再试一次？
@JithendraYenugula 您的问题还有很多要补充：处理的数据有多大？ pandas 和 dask to_sql 秒有什么区别？理想情况下，您需要发布带有所有参数的 pandas 和 dask to_sql 表达式。
我在两种情况下试验了 dask。 1）将 10 万行数据帧转储到 RedShift 需要 5 分钟，现在，2）转储 200 万行数据帧需要 20*5 分钟！大于1.5小时！我正在使用这个 - dask.DataFrame.to_sql(chunksize=10000,compute=True,parallel=True, method='multi') 。有什么办法可以优化这个？因为超过 1 小时的 RedShift 将使我在 ETL 管道中使用 EC2 而不是 Lambda！

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【解决方案1】：

Dask DataFrames 由不同的分区组成，每个分区都是一个 Pandas DataFrame。当可以在每个分区上并行运行操作时，Dask I/O 速度很快。当您可以将 Dask DataFrame 写为 10 个文件时，这将比写一个文件更快。

写入数据库时的概念类似。如果你可以将所有分区并行写入数据库，那将比顺序写入要快得多。

to_sql 默认设置parallel=False。让我们看一下该参数的描述：

如果为 true，则让每个块同时将自身附加到 DB 表中。这可能导致 DB 行的顺序与源 DataFrame 的相应行不同。为 false 时，将每个块按顺序加载到 SQL DB 中。

您的一个 cmets 说“RedShift 超过 1 小时将使我在 ETL 管道中使用 EC2 而不是 Lambda”，这表明您可能在 Lambda 函数中使用 Dask？如果您在 Lambda 中运行此代码，而不是正确的 ec2 实例/集群，那么使用 aws-data-wrangler 写入 Redshift 可能是更好的选择。

【讨论】：