728x90 bulk_insert1 [PYTHON] 대용량 Pandas 데이터를 DB에 적재하는 3가지 최적화 방법과 성능 차이 해결 데이터 분석가와 엔지니어에게 데이터프레임(DataFrame)을 데이터베이스(DB)로 옮기는 작업은 일상적인 업무입니다. 하지만 데이터가 수만 건을 넘어 수백만 건에 달하기 시작하면, 단순한 df.to_sql() 호출은 시스템의 병목 구간이 됩니다. 기본 설정값으로 진행할 경우, 파이썬은 행 단위로 데이터를 처리하여 네트워크 오버헤드와 트랜잭션 비용을 급격히 상승시키기 때문입니다.본 가이드에서는 단순한 API 호출을 넘어, 실무에서 즉시 적용 가능한 Pandas to_sql 최적화 기법을 심층적으로 다룹니다. 특히 method 파라미터의 활용과 SQLAlchemy 엔진 설정의 차이를 통해 성능을 최대 100배 이상 개선하는 구체적인 수치와 예시를 제공합니다.1. 왜 기본 to_sql은 느린가? 원인 분석P.. 2026. 3. 21. 이전 1 다음 728x90
