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我正在尝试使用该Dedupe包将一个小的杂乱数据合并到一个规范表中。由于规范表非常大（1.22 亿行），我无法将其全部加载到内存中。

我基于此使用的当前方法需要一整天的时间来处理测试数据：存储在 dict 中的 300k 行杂乱数据表和存储在 mysql 中的 600k 行规范数据表。如果我在内存中完成所有操作（将规范表作为字典读取）只需要半小时。

有没有办法让这更有效？

blocked_pairs = block_data(messy_data, canonical_db_cursor, gazetteer)
clustered_dupes = gazetteer.matchBlocks(blocked_pairs, 0)

def block_data(messy_data, c, gazetteer):

    block_groups = itertools.groupby(gazetteer.blocker(messy_data.viewitems()),
                                     lambda x: x[1])
    for (record_id, block_keys) in block_groups:

        a = [(record_id, messy_data[record_id], set())]

        c.execute("""SELECT *
                    FROM canonical_table
                    WHERE record_id IN
                        (SELECT DISTINCT record_id
                         FROM blocking_map
                         WHERE block_key IN %s)""", 
                  (tuple(block_key for block_key, _ in block_keys),))

        b = [(row[self.key], row, set()) for row in c]

        if b:
            yield (a, b)
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通过将查询分成两个查询来显着加快速度。我正在使用mysql，并且示例中使用的所有列都已编入索引...

def block_data(messy_data, c, gazetteer):

    block_groups = itertools.groupby(gazetteer.blocker(messy_data.viewitems()),
                                 lambda x: x[1])
    for (record_id, block_keys) in block_groups:

        a = [(record_id, messy_data[record_id], set())]

        c.execute("""SELECT DISTINCT record_id
                     FROM blocking_map
                     WHERE block_key IN %s""", 
                  (tuple(block_key for block_key, _ in block_keys),))

        values = tuple(row['record_id'] for row in c)

        if values:

            c.execute("""SELECT *
                         FROM canonical_table
                         WHERE record_id IN %s""",
                      (values,))

            b = [(row['record_id'], row, set())
                 for row in c]

            if b:
                yield (a, b)
于 2015-07-16T21:12:58.603 回答
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如果您将查询表示为 JOIN，它可能会更快：

SELECT canonical_table.*
FROM canonical_table
JOIN blocking_map 
ON (canonical_table.record_id = blocking_map.record_id)
WHERE blocking_map IN %s

您的解决方案基本上是在 Python 中进行连接，因此数据库可能会做得更好。您最初尝试中的“IN”语法很少得到优化以及正确的连接。

于 2016-07-13T18:50:21.967 回答