使用Python将SQL Server数据库加载到内存中

我必须对一个大型SQL server数据库进行大量查询，而且查询过程非常缓慢

我可以做类似的事情

import pyodbc

#database connection
tsql = "SELECT * FROM table1"
with cursor.execute(tsql):
    rows = cursor.fetchall()

但在内存中加载特定行之后，我如何才能选择这些行呢？因为我有很多依赖于其他查询的查询，我认为迭代数千行来过滤特定数据不是很有效，所以我认为可能有更好的方法来实现这一点

提前感谢。

如果您确实拥有一个“大型SQL server数据库”，那么您就不想将整个表加载到内存中。相反，对于每个任务，只需使用标准SQL方法从相关行加载感兴趣的列，例如

crsr.execute("SELECT firstname, lastname FROM table1 WHERE country = 'Canada'")
rows = crsr.fetchall()

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如果您需要多个相关表中的信息，请在web上搜索基本SQL教程，这些教程描述了如何使用

JOIN

关键字来完成此操作。

您可以使用pandas库执行内存中的表格操作。