У меня есть pandas dataframe, который я хочу сохранить в своей БД.
Я использую SqlAlchemy для доступа к базе данных.
До сих пор целевая БД была локальной sql server, поэтому производительность была хорошей.
Теперь администратор БД перемещает БД в облако на AZURE.
Таким образом, я изменил соединение с SqlAlchemy для работы с AZURE - единственный способ, которым у меня получилось, это создать соединение с pyodbc, а затем использовать существующее соединение, чтобы создать его с sqlAlchemy (параметр создателя функция create_engine).
Проблема в том, что функция to_sql становится очень медленной ..
Есть ли способ (любой параметр?) Ускорить его?
Есть ли проблема с тем, как я сейчас создаю соединение?