问题描述
在 sql-oracle 中有一个有 7000 万行记录的数据集，我在 python 中执行它：
cursor.execute(sql_q)
使用 cursor.execute 将整个 7000 万行数据带到 python 中是可以的。但是，转换列表或数据帧需要很长时间且效率低下。
因此，我想按照规则将数据分成 20 部分；如下所示，有许多行属于同一客户。这些具有相同客户值的行必须在同一个表部分中。
CUST_ID CUST VERSION …
1 AAA 1 …
1 AAA 2 …
1 AAA 3 …
1 AAA 4 …
1 AAA 5 …
1 AAA 6 …
2 BBB 1 …
2 BBB 2 …
2 BBB 3 …
2 BBB 4 …
3 CCC 1 …
3 CCC 2 …
3 CCC 3 …
3 CCC 4 …
3 CCC 5 …
3 CCC 6 …
3 CCC 7 …
… .. …
7000000 XXX 1 …
7000000 XXX 2 …
7000000 XXX 3 …
7000000 XXX 4 …
7000000 XXX 5 …
7000000 XXX 6 …
但是有一个问题；我无法使用“where CUST_ID between 1 and 350000”等拆分 sql 查询中的数据，因为 sql 查询本身没有数字客户 ID (CUST_ID)。我必须在 sql 查询中形成一个变量作为 CUST_ID。 （我只有对该表的选择权限，所以我即时创建了 CUST_ID。）因此我需要在 cursor.execute 之后在 python 中拆分数据：
例如，有 700 万独立客户。我想通过根据 CUST_ID 将数据分成 20 部分来获取它们。因为相同的 CUST_ID 必须在同一部分。
- 拆分数据集有行 -> CUST_ID 介于 1 和 350.000 之间
- 拆分数据集有行 -> CUST_ID 介于 350.001 和 700.001 之间 ... （很快） 我想使用以下代码：
cursor.execute(sql_q)
while True:
rows = cursor.fetchmany(batch_size)
if not rows:
break
for row in rows:
print(row)
但是，我不知道如何在获取时添加 CUST_ID 条件（例如在 CUST_ID 介于 1 和 350000 等之间时获取）
谢谢。
解决方法
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