Python 多个用户连接到SQL DB

Pandas&SQL的新功能。尚未找到此配置的特定答案，并且不确定在将pandas引入组合时是否适用标准SQL智慧

做一个学校项目，在~6gb.csv块中包含~300GB的数据

学校建议通过dropbox同步数据，但这对于一个4人团队来说似乎不切实际

所以，当前的解决方案是AWS EC2和RDS实例（MySQL，我想应该是，1个表）

在开始设置之前，我想确认的是：

如果多个用户正在处理（偶尔修改）数据，此安排能否管理冲突？e、 例如，如果用户A使用pandas从查询构造数据帧，那么如果用户B尝试使用该查询中的记录，该查询中的记录是否已冻结

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我的假设是帧中的数据在内存中，SQL数据库中的记录可以被其他人自由修改，直到数据帧被写回数据库，但我希望要么我错了，要么这里有一个简单的解决方案（比如每个用户的随机样本查询或其他）.

数据帧对象不直接与数据库交互。一旦你读了它，它就在本地内存中。您必须使用类似于

DataFrame.to_sql

的方法将更改写回MySQL数据库。有关读取和写入SQL表的更多信息，请参阅

pandas

文档。

如果有帮助，请参阅此文档-因此，不协调其更改的用户可能会相互覆盖。在这种情况下，请务必采取适当的谨慎措施。