调整

Question

我尝试使用sqlalchemy连接teradata，以便使用read_sql和to_sql方法形成pandas。

然而，连接速度很慢。即使是简单的东西，比如pd.read_sql（'select current_date'），也要花费30多秒才能完成。

我真的不明白为什么这么慢。如果以前有人遇到类似问题，请告诉我为什么以及如何解决这个问题。谢谢！

更新：
我尝试了cProfile和sqlTAP，并意识到缓慢是由于方言生成的一些查询。 has_table meathod将运行对dbc.tablesvx视图的查询，此查询将花费 100秒来完成，而视图只有大约55k行。对于pd.to_sql，可能会多次调用此has_table，并且需要对系统表进行一些其他查询。

-- query from has_table method   
SELECT tablename
FROM dbc.tablesvx
WHERE DatabaseName=?
  AND TableName=? 
-- query form drop_table method
SELECT tablename
FROM dbc.TablesVX
WHERE DatabaseName = ?
  AND (tablekind='T'
       OR tablekind='O')

似乎我需要做的就是调整系统表以使查询运行得更快。但是，我们的sql帮助人员告诉我，那些系统表已经处于最佳性能。这可能吗？是否有人对teradata DBC视图进行了任何调整？感谢。