ConnectorX 旨在通过为开发人员提供高效、轻量级和易于使用的工具来加快从数据库加载数据的过程。在本文中，我们将通过回答以下问题为您简要介绍 ConnectorX：
什么是 ConnectorX？
如何使用 ConnectorX？
为什么 ConnectorX 是更好的选择？
接下来会发生什么？
什么是 ConnectorX？
ConnectorX 是一个开源库，可加速将数据从数据库加载到 pandas.DataFrame 等数据结构，以便进一步处理和分析。
ConnectorX 高级工作流程示例
ConnectorX 由两个主要概念组成：Source （例如 PostgreSQL ）和 Destination （例如 pandas.DataFrame ）。ConnectorX 会将用户给出的 SQL 查询转发给 Source ，然后高效地将查询结果从 Source 传输到 Destination 。上图显示了当前支持的源和目标的示例。
为了提供高效的性能和强大的功能，ConnectorX 中繁重的工作负载是用 Rust 编写的。它还具有与 Python 中的其他数据科学库轻松互操作的简单 API 的 Python 绑定。
接下来，让我们看看如何通过一行代码以不同的方式使用 ConnectorX。
如何使用连接器 X？
第一步：安装 ConnectorX：
pip install connectorx
第 2 步：使用 read_sql 从数据库加载数据。源是使用连接字符串定义的，目标是默认的 pandas.DataFrame 并且可以通过设置_return_type_[1]来改变：
import connectorx as cx# source: PostgreSQL, destination: pandas.DataFramedf = cx.read_sql("postgres://postgres:postgres@localhost:5432/tpch", "SELECT * FROM lineitem")
查询结果将在 pandas.DataFrame 中返回，如下所示：
为了进一步加快速度，ConnectorX 支持通过对查询进行分区并并行执行分区查询来提高 CPU 和带宽资源的利用率。用户可以指定分区列或手动定义分区查询：
# 指定分区列和分区数df = cx.read_sql("postgres://postgres:postgres@localhost:5432/tpch", "SELECT * FROM lineitem", partition_on="l_orderkey", partition_num=4)# 手动partition the query# 下面的分区与上面的分区等效df = cx.read_sql("postgres://postgres:postgres@localhost:5432/tpch", [ "SELECT * FROM lineitem WHERE l_orderkey > 0 AND l_orderkey <= 15000000 ", "SELECT * FROM lineitem WHERE l_orderkey > 15000000 AND l_orderkey <= 30000000", "SELECT * FROM lineitem WHERE l_orderkey > 30000000 AND l_orderkey <= 45000000", "SELECT * FROM lineitem WHERE l_orderkey > 45000000 AND l_orderkey <= 60000000"])
ConnectorX 将并行运行所有分区查询，并将所有查询结果连接到一个 pandas.DataFrame 中。至于分区，目前，ConnectorX 支持对 SPJA 查询的整数列进行自动分区。下面是一个更复杂的查询示例：
query = f”””SELECT l_orderkey,SUM(l_extendedprice * ( 1 — l_discount )) AS 收入，o_orderdate，o_shippriorityFROM customer,orders,lineitemWHERE c_mktsegment = 'BUILDING'AND c_custkey = o_custkeyAND l_orderkey = o_orderkeyAND o_orderdate < DATE ' 1995–03–15'AND l_shipdate > DATE '1995–03–15'GROUP BY l_orderkey,o_orderdate,o_shippriority“””df = read_sql(“postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/tpch”, query, partition_on=”l_orderkey”, partition_num=4)
请查看我们的 Github 存储库[2]以获取更多用法和示例！
为什么 ConnectorX 是更好的选择？
其他常用的 Python 库如 Pandas 已经提供了类似的 read_sql 函数，那么为什么要使用 ConnectorX？为了回答这个问题，让我们看一个简单的基准测试，我们将 ConnectorX 与其他三个现有的解决方案（Pandas[3]、Modin[4] 和 Dask[5]）进行了比较，这些解决方案也能够将数据从数据库加载到数据帧。
我们使用 TPC-H 中的 LINEITEM 表并将比例因子设置为 10。该表包含 60M 记录 x 16 列，如果转储到 CSV 文件中，大小为 8 GB，在 PostgreSQL 中为 11 GB。我们测量每个解决方案在不同的并行度（1 到 10 个核心）和带宽条件下从数据库加载整个表并写入 pandas.DataFrame 所需的时间。我们还测量了此过程中每种方法的内存使用峰值。我们在此处展示的测试结果是在 AWS r5.4xlarge 实例上进行的，我们在该实例上运行 ConnectorX 并从运行在 AWS RDS 上的 db.m6g.4xlarge 实例上的 PostgreSQL 加载数据。（有关其他数据库的更多基准测试结果，请在此处查看) 结果表明，ConnectorX 是所有场景中速度最快且内存效率最高的解决方案！
更快的数据加载
使用 4 个 CPU 核对不同方法的速度测试结果如下图所示。我们可以看到，ConnectorX 是所有解决方案中最快的，与 PostgreSQL 上的 Modin、Pandas 和 Dask 相比，数据加载速度分别提高了 3 倍、10 倍和 20 倍 ！
read_sql 的时间比较（4 核）
我们还将用于 read_sql 的核心（分区）数量从 1 变为 10，并在不同的网络条件和机器下对其进行了测试。（由于内存不足 (OOM)， Dask 无法完成使用 1 个核心。Pandas 不支持并行性，因此我们只使用 1 个核心。）我们发现 ConnectorX 在所有设置中始终优于其他方法。
2. 更小的内存占用
接下来，我们来看看每个方法的内存使用情况。这里我们绘制了 4 核设置的比较结果。我们可以看到，ConnectorX 使用的内存比其他方法少 3 倍。 在不同的并行度下，结果保持不变。
read_sql 的内存对比（4 核）
ConnectorX 是如何做到这一点的？
三个主要原因使 ConnectorX 能够实现这一性能：
用本地语言编写： 与其他库不同，ConnectorX 是用 Rust 编写的，这避免了在 Python 中实现数据密集型应用程序的额外成本。
只复制一次： 现有解决方案在从数据库下载数据时或多或少会进行多次数据复制，但 ConnectorX 的实现遵循“零复制”原则。即使在并行性下，我们也设法将数据直接从源复制到目标一次。
CPU 缓存高效： 我们应用了多项优化来使 ConnectorX CPU 缓存友好。除了“零拷贝”实现，ConnectorX 中的数据处理以流方式进行，以减少缓存未命中。另一个例子是，当我们在 Python 中构造字符串时，我们将一批字符串写入一个预先分配的缓冲区，而不是为每个字符串分配单独的位置。
接下来会发生什么？
到目前为止，ConnectorX 支持广泛使用的 源 ，包括 PostgreSQL、MySQL、SQLite 以及采用相同 wire protocol 的其他数据库（例如通过 PostgreSQL 的 Redshift、通过 MySQL 的 Clickhouse）。我们现在正致力于添加更多流行的数据库和数据仓库[6]。我们还计划在未来支持以不同文件格式（例如 CSV、JSON、Parquet）从数据存储（如 Amazon S3 ）传输数据。[7]
至于 Destinations ，ConnectorX 支持 Python 和 Rust 中所有流行的数据帧，包括 Pandas[8]、Apache Arrow[9]、Modin[10]、Dask[11] 和 Polars[12]。可在此处[13]找到已完成和正在进行的来源和目的地的完整列表。如果您有其他建议[14]，请告诉我们！
除了支持更多来源和目的地之外，该团队还致力于开发新功能，以帮助最大限度地减少数据加载的时间成本，例如维护客户端数据缓存[15]。我们还对优化查询分区[16]感兴趣，例如支持使用从数据库收集的元数据进行自动分区。您可以在 Github[17] 上关注我们，了解我们最新的实施状态和我们的下一个计划！
参考资料
[1]
return_type: https://github.com/sfu-db/connector-x#parameters[2]
Github 存储库: https://github.com/sfu-db/connector-x#detailed-usage-and-examples[3]
Pandas: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_sql.html[4]
Modin: https://modin.readthedocs.io/en/latest/supported_apis/io_supported.html[5]
Dask: https://docs.dask.org/en/latest/dataframe-sql.html#loading-from-sql-with-read-sql-table[6]
流行的数据库和数据仓库: https://github.com/sfu-db/connector-x/discussions/61[7]
Amazon S3 ）传输数据。: https://aws.amazon.com/s3/[8]
Pandas: https://pandas.pydata.org/[9]
Apache Arrow: https://arrow.apache.org/[10]
Modin: https://modin.readthedocs.io/en/latest/#[11]
Dask: https://dask.org/[12]
Polars: https://github.com/pola-rs/polars[13]
此处: https://github.com/sfu-db/connector-x#supported-sources--destinations[14]
如果您有其他建议: https://github.com/sfu-db/connector-x/discussions[15]
客户端数据缓存: https://github.com/sfu-db/connector-x/discussions/64[16]
优化查询分区: https://github.com/sfu-db/connector-x/discussions/65[17]
Github: https://github.com/sfu-db/connector-x
原文：
https://towardsdatascience.com/connectorx-the-fastest-way-to-load-data-from-databases-a65d4d4062d5