虽然查询速度慢的原因很多，但是如果通过一定的优化，也可以使查询问题得到一定程度的解决。
　　查询速度慢的原因很多，常见如下几种：

• [li]没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) [/li][li]I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。 [/li][li]没有创建计算列导致查询不优化。

import pandas as pd  
from pyecharts.charts import Bar  
from pyecharts import options as opts  
from selenium import webdriver  
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager  
from PIL import Image  
from io import BytesIO  
from pptx import Presentation  
from pptx.util import Inches  
import pyodbc
from selenium.webdriver.chrome.service import Service as ChromeService
# SQL Server连接字符串（这里使用SQL认证）  
# 注意：替换YOUR_SERVER, YOUR_DATABASE, YOUR_USERNAME, YOUR_PASSWORD以及ODBC_DRIVER_VERSION为你的实际值  
# ODBC_DRIVER_VERSION应该与你的系统上安装的ODBC驱动版本相匹配  
SERVER = '127.0.0.1'  
DATABASE = 'uc31'    
USERNAME = 'sa' 
PASSWORD = '123456'  
DRIVER = '{ODBC Driver 17 for SQL Server}'  # 或者其他适合你系统的版本  
 

# 连接到SQL Server数据库
connection_string = pyodbc.connect(f'DRIVER={DRIVER};SERVER={SERVER};DATABASE={DATABASE};UID={USERNAME};PWD={PASSWORD}')

# 构造连接字符串  
# connection_string = f'mssql+pyodbc://{USERNAME}:{PASSWORD}@{SERVER}/{DATABASE}?driver={DRIVER}'  
print (connection_string)  
# 创建SQLAlchemy引擎  
# engine = create_engine(connection_string)  
  
# SQL查询  
query = """SELECT r.Name,COUNT(RegionId) Num FROM dbo.Schools s
JOIN dbo.Regions r
ON s.RegionId=r.ID GROUP BY Name"""  # 替换your_table为你的实际表名  
df = pd.read_sql_query(query, connection_string)  
# 使用pandas的read_sql_query函数执行查询  
# 注意：如果表名或列名包含空格、特殊字符或保留字，可能需要使用方括号[]或引号''来包围它们  
# df = pd.read_sql_query(query, engine) 
# 创建图表  
bar = Bar()  
bar.add_xaxis(df['Name'].tolist())  
bar.add_yaxis("示例数据", df['Num'].tolist())  
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="我的图表"))  
  
# 渲染图表到HTML（实际中可能不需要，但为了展示转换过程）  
bar.render('chart.html')  

file_path = r'F:\python\chart.html'  
# 使用Selenium将HTML图表转换为图片  
driver = webdriver.Chrome(service=ChromeService(ChromeDriverManager().install()))
# driver.get('file:///path/to/chart.html')  # 注意：替换为你的HTML文件实际路径  
driver.get(f'file:///{file_path}')  
  
# 确保图表已完全加载（可能需要添加延时或等待元素出现）  
# 这里我们简单地使用固定延时（不推荐，仅作为示例）  
# import time  
# time.sleep(5)  # 等待5秒，确保图表加载完成  
  
# 截图并保存为PNG  
screenshot = driver.get_screenshot_as_png()  
image = Image.open(BytesIO(screenshot))  
# image.save('chart.png')  
left, top, right, bottom = 0, 0, 840, 500  # 根据需要调整这些值  
cropped_image = image.crop((left, top, right, bottom))  
cropped_image.save('chart.png')  
# 关闭浏览器  
driver.quit()  
  
# 创建PPT并插入图片  
prs = Presentation()  
slide = prs.slides.add_slide(prs.slide_layouts[5])  # 选择一个包含标题和内容的布局  
  
left = Inches(1)  
top = Inches(2)  
width = Inches(8)  
height = Inches(4)  
slide.shapes.add_picture('chart.png', left, top, width, height)  

title_shape = slide.placeholders[0]  # 通常标题占位符是第一个  
# 检查占位符是否是标题类型  
if title_shape.is_placeholder:  
    if title_shape.placeholder_format.idx == 0:  # 标题占位符的索引通常是0  
        # 设置标题文本  
        title_shape.text = "区域学校数量"    
# 保存PPT  
prs.save('demo.pptx')  
  
# 注意：请确保清理生成的临时文件（如chart.html和chart.png），这里未包含清理代码

ClickHouse的数据导入方式，本文主要介绍如何使用Flink、Spark、Kafka、MySQL、Hive将数据导入ClickHouse，具体内容包括：

mysql导入导出也许最简单不过了,但是当存在外键的时候,而且导入的表依赖另一个还未导入的表的时候,就直接报错了,停止导入.
首先在将要导入的数据库打开mysql命令行,执行 :

SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;

作者：ksfzhaohui

来源：https://my.oschina.net/OutOfMemory/blog/3117737

最近有个需求解析一个订单文件，并且说明文件可达到千万条数据，每条数据大概在20个字段左右，每个字段使用逗号分隔，需要尽量在半小时内入库。

思路

1.估算文件大小

因为告诉文件有千万条，同时每条记录大概在20个字段左右，所以可以大致估算一下整个订单文件的大小，方法也很简单使用

1 导入导出CSV

show variables like '%secure%';

secure_file_priv：安全文件路径，只有此路径可以导入导出。设置为空可以随意导出。

在配置文件中，找到[mysqld],添加

secure_file_priv =

（1）NULL，表示禁止。

（2）如果value值有文件夹目录，则表示只允许该目录下文件（PS：测试子目录也不行）。