Python SQLAlchemy：存储到PostgreSQL的行限制？

我在Python3中使用SQLAlchemy将数据帧存储到PostreSQL表中。在78M行存储之前，东西都可以工作，而在2000万行存储时

Got 75032111 rows.

Total time taken 11222.68 s.
Finished at 2018-05-04 06:07:34.
Killed

那里的人被杀了。我使用SQLAlechemy命令df.to_sqldbName，engine

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在Python中使用SQLAlchemy将数据存储到PSQL数据库是否有一些限制？存储大表的首选方法是什么？如果由于大表而被截获，则使用一些sync命令继续存储？

我以前没有达到此限制，但您可以使用以下方法批量插入：

df.to_sql(dbName, engine, chunksize=100000)  # alter chunksize to your liking

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也许你的进程被破坏了？向Postgresql存储潜在大量数据的一种方法是使用COPY命令，但是您必须将数据转换为适当的格式，尽管您可以生成性地进行转换。运行dmesg，看看是否确实如此。这将是一个非常明显的垃圾邮件，说它杀死了Python。@我的CPU的metatoaster温度在处理非常大的文件时变得太高，可能会杀死一些操作，但我能够用下面的答案解决这个问题，chunksize=100000，不知道热问题，必须监视它。感谢您帮助解决问题+1此问题已得到解决，但dmesg显示，在处理非常大的文件时，我的CPU温度过高+1我认为这是很自然的，因为您的CPU必须插入数据库。你有没有试着改变chunksize来看看这是否能缓解TEMP？e、 g.chunksize=10000。