Python 雪花连接器SQL编译错误：超出了列表中表达式的最大数量，最多应为16384

乡亲们

我正在尝试使用Python将数据从SQL Server插入雪花表。一般来说，它可以工作，但如果我想插入更大的数据块，它会给我一个错误：

雪花连接器SQL编译错误：超出了列表中表达式的最大数量，最多应为16384

我正在为Python使用雪花连接器。因此，如果您想一次插入16384行，它就可以工作。我的桌子上有超过一百万条记录。我不想使用csv文件。

---

谢谢大家!

这不是将数据加载到Snowflake中的理想方法，但由于您指定不希望创建CSV文件，因此可以研究将数据加载到panda数据帧中，然后使用python连接器中的

write_pandas

函数，这将（在幕后）实现利用平面文件和

复制到

语句中，这是将数据导入Snowflake的最快方法。此方法的问题可能是pandas在运行脚本的机器上需要大量内存。不过，有一个

chunk\u size

参数，所以您可以用它来控制它

---

这不是将数据加载到Snowflake中的理想方法，但由于您指定不希望创建CSV文件，因此可以研究将数据加载到panda数据帧中，然后使用python连接器中的

write_pandas

函数，该函数将（在幕后）执行利用平面文件和

复制到

语句中，这是将数据导入Snowflake的最快方法。此方法的问题可能是pandas在运行脚本的机器上需要大量内存。不过，有一个

chunk\u size

参数，所以您可以用它来控制它

---

我能够使用sqlalchemy和pandas插入16k REC，如下所示：

pandas_df.to_sql(sf_table, con=engine, index=False, if_exists='append', chunksize=16000)

---

其中引擎是sqlalchemy。创建引擎（…）

我能够使用sqlalchemy和pandas插入超过16k个记录，如下所示：

pandas_df.to_sql(sf_table, con=engine, index=False, if_exists='append', chunksize=16000)

---

引擎是sqlalchemy。创建引擎（…）

谢谢你，迈克。我试过了。这给了我另一个错误，但我认为这是正确的做法。谢谢你，迈克。我试过了。这给了我另一个错误，但我认为这是正确的做法。没错，但如果你需要插入超过一百万条记录，这将需要很多时间。我最近找到了解决方案。你的解决方案是什么？从这里开始：是的，但是如果你需要插入超过一百万条记录，这将需要很多时间。我最近找到了解决方案。您的解决方案是什么？从这里：