Оптимізація збору даних з Salesforce за допомогою REST API

3 Березня 2024 в 12:51 28

Збір великих обсягів даних з різних джерел стає все більш важливим для компаній, які прагнуть покращити свої аналітичні можливості та розширити можливості машинного навчання. Однак, коли мова йде про збір 50 мільйонів записів через REST API, наприклад, з Salesforce, розробники можуть зіткнутися з низкою викликів, включаючи проблеми з продуктивністю, управлінням пам’яттю та таймаутами баз даних.

Виклики

При роботі з великою кількістю даних, основні виклики включають обмеження API, такі як максимальний розмір пакету, який може бути повернений Salesforce, та необхідність ефективно обробляти ці дані для подальшого використання. Традиційний підхід, який включає запит до API, обробку повернутих даних і їх збереження в базі даних або файлі parquet, може виявитися дуже повільним і неефективним, особливо якщо кожен цикл обробки триває кілька секунд і має бути виконаний тисячі разів.

Рішення

Для оптимізації процесу збору даних можна використовувати кілька підходів. Один з них – асинхронний запит до API для збільшення швидкості обробки даних. Інший важливий аспект – ефективне управління пам’яттю та збереження даних, щоб уникнути перевантаження системи і помилок, пов’язаних з таймаутами баз даних.

Асинхронні запити

Використання асинхронних запитів дозволяє програмі виконувати інші завдання, поки чекає на відповідь від API. Це значно підвищує продуктивність, оскільки програма може одночасно обробляти кілька запитів до API, не чекаючи завершення кожного з них.

import asyncio
import aiohttp
async def fetch_record(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.json()
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_record(session, f"https://your-api-endpoint.com/data/{i}") for i in range(50)]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        # Обробка результатів
asyncio.run(main())

import asyncio

import aiohttp

async def fetch_record(session, url):

async with session.get(url) as response:

return await response.json()

async def main():

async with aiohttp.ClientSession() as session:

tasks = [fetch_record(session, f"https://your-api-endpoint.com/data/{i}") for i in range(50)]

results = await asyncio.gather(*tasks)

# Обробка результатів

asyncio.run(main())

Пакетна обробка та збереження даних

Щоб оптимізувати запис даних у базу даних або файл, важливо використовувати пакетну обробку. Замість того, щоб вставляти кожен запис окремо, можна об’єднати кілька записів в один пакет, що значно знижує кількість операцій запису і покращує загальну продуктивність.

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# Припустимо, df - це DataFrame з вашими даними
engine = create_engine('your-database-connection-string')
df.to_sql('your_table_name', con=engine, if_exists='append', chunksize=1000, index=False)

import pandas as pd

from sqlalchemy import create_engine

# Припустимо, df - це DataFrame з вашими даними

engine = create_engine('your-database-connection-string')

df.to_sql('your_table_name', con=engine, if_exists='append', chunksize=1000, index=False)

Оптимізація обробки даних

Під час обробки великих обсягів даних важливо оптимізувати кожен етап процесу. Це включає використання ефективних структур даних, мінімізацію кількості операцій з даними і використання векторизації, де це можливо, для підвищення продуктивності обробки.

Висновок

Збір і обробка 50 мільйонів записів через REST API є складним завданням, яке вимагає вдумливого підходу до оптимізації процесів. Використання асинхронних запитів, пакетної обробки та збереження даних, а також ефективної обробки даних може значно знизити час, необхідний для збору та обробки даних, та зменшити навантаження на системні ресурси. Такий підхід дозволяє компаніям ефективно використовувати великі обсяги даних для аналітики та машинного навчання.