SQLite大量データ読み込みで悩むあなたへ！最適な方法とサンプルコード

2024-04-20

SQLiteへの大量データ読み込み：高速化のヒントと最適な方法

ここでは、SQLiteへの大量データ読み込みを高速化するためのヒントと、状況に合った最適な方法について詳しく解説します。

高速化のヒント

インデックスの活用

頻繁に検索やソートを行う列にインデックスを作成することで、データアクセスを大幅に高速化できます。

CREATE INDEX idx_name ON your_table (column_name);

バッチ処理

一度に読み込むデータ量を制限し、バッチ処理を行うことで、データベースへの負荷を軽減できます。

import sqlite3

connection = sqlite3.connect('your_database.db')
cursor = connection.cursor()

# 100件ずつ処理
for i in range(0, 10000, 100):
    data = get_data_batch(i, i + 100)
    cursor.executemany('INSERT INTO your_table VALUES (?, ?, ?)', data)

connection.commit()
connection.close()

INSERT オプションの活用

INSERTステートメントには、パフォーマンスを向上させるためのオプションがいくつか用意されています。

IGNORE: 既存のレコードと一致するデータは無視します。
OR REPLACE: 既存のレコードを置き換えます。
ON CONFLICT：競合が発生した場合の動作を指定します。

トランザクションの適切な利用

複数回の書き込み操作をまとめて処理する必要がある場合は、トランザクションを使用してデータ整合性を保ちつつ、パフォーマンスを向上させることができます。

BEGIN TRANSACTION;

-- データ操作

COMMIT;

ファイル形式の検討

CSVやJSONなどのテキスト形式でデータを格納しておくと、SQLiteへ直接読み込むよりも高速に処理できる場合があります。

専用ライブラリの活用

SQLite専用の大量データ読み込みライブラリを使用することで、複雑な処理を簡略化し、パフォーマンスを向上させることができます。

ハードウェアの検討

読み込み対象のデータ量が多い場合は、CPUやストレージなどのハードウェア性能向上も検討しましょう。

状況に合った最適な方法

少量のデータ

INSERTステートメントを直接使用する
インデックスを作成する

ファイル形式でデータを格納し、専用ライブラリを使用する

その他の注意点

データの重複を避ける
エラー処理を適切に行う
データの整合性を検証する

SQLiteへの大量データ読み込みには、様々な方法があります。

上記のヒントと最適な方法を参考に、状況に合わせて適切な方法を選択することで、効率的なデータ読み込みを実現することができます。

SQLiteへの大量データ読み込み：サンプルコード

import sqlite3
import csv

# データベース接続
connection = sqlite3.connect('your_database.db')
cursor = connection.cursor()

# テーブル作成
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS your_table (
    column1 TEXT,
    column2 INTEGER,
    column3 REAL
);
''')

# CSVファイル読み込み
with open('your_data.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    next(reader)  # ヘッダー行をスキップ

    # バッチ処理
    for i in range(0, 10000, 100):
        data_batch = []
        for row in reader:
            data_batch.append((row[0], row[1], row[2]))

            if len(data_batch) == 100:
                # 100件ずつ挿入
                cursor.executemany('INSERT INTO your_table VALUES (?, ?, ?)', data_batch)
                data_batch = []

        # 残りのデータ挿入
        if data_batch:
            cursor.executemany('INSERT INTO your_table VALUES (?, ?, ?)', data_batch)

# コミットとクローズ
connection.commit()
connection.close()

説明

sqlite3モジュールをインポートします。
connect()関数を使用して、データベースに接続します。
execute()関数を使用して、テーブルを作成します。
open()関数を使用して、CSVファイルを開きます。
next()関数を使用して、ヘッダー行をスキップします。
バッチ処理ループ:
- 空のリスト data_batchを作成します。
- readerを使用して、1行ずつCSVファイルを読み込みます。
- 各行のデータを data_batch リストに追加します。
- data_batch の長さが100になったら:
  - executemany()関数を使用して、バッチデータをデータベースに挿入します。
- ループの最後で残りのデータがあれば、executemany()関数を使用して挿入します。
commit()関数を使用して、変更をコミットします。

注意事項

このコードはあくまでも例であり、状況に合わせて変更する必要があります。
実際のデータ量やハードウェア環境によっては、パフォーマンスが異なる場合があります。
エラー処理やデータの整合性検証などの処理を追加する必要があります。

より高速な読み込みが必要な場合は、SQLite Loaderなどの専用ライブラリを使用することを検討してください。

SQLiteへの大量データ読み込み：その他の方法

INSERT INTO ... SELECT ステートメント

別のテーブルまたはファイルからデータを直接読み込み、新しいテーブルに挿入する方法です。

INSERT INTO your_new_table
SELECT column1, column2, column3
FROM your_source_table
OR
FROM your_source_file;

シェルスクリプト

sqliteコマンドラインツールとシェルスクリプティングを組み合わせて、データを処理および挿入することができます。

#!/bin/bash

# データファイルのパス
data_file="your_data.csv"

# テーブル名
table_name="your_table"

# 逐行処理
while IFS=, read -r column1 column2 column3; do
    sqlite3 your_database.db << EOF
        INSERT INTO $table_name VALUES ("$column1", $column2, $column3);
    EOF
done < "$data_file"