我正在開發一個系統，其中用戶引入 SQL 服務器/數據庫連接和有效的 SQL 查詢，并將其保存在我的系統上。我正在使用 python+sqlalchemy+pandas 來完成此任務。該查詢將返回一個像這樣的表，其中唯一的規則是查詢結果必須具有一個timestamp日期時間字段和至少另一列包含數值但名稱隨機的列。+-----------+----------+---------+-----+---------+| timestamp | series_1 | serie_2 | ... | serie_n |+-----------+----------+---------+-----+---------+| <time>    | numeric  | numeric | ... | numeric |+-----------+----------+---------+-----+---------+|                     ...                        |+-----------+----------+---------+-----+---------+| <time>    | numeric  | numeric | ... | numeric |+-----------+----------+---------+-----+---------+然后我有一個使用 cron 格式運行查詢的調度程序，我處理數據并將其存儲在我的系統數據庫中。問題是，每次我使用調度程序運行查詢時，我都會有舊的+新的記錄，為了處理這個問題，我使用 pandas 過濾結果以僅獲取新記錄，此時性能還可以（20s）對于 20 個系列的 10k 條記錄，考慮每周更新 1 次是合理的），但對于長時間有大量數據的情況來說，這不是一個好的解決方案。因此，我正在考慮是否可以使用 WHERE 子句包裝用戶查詢結果，以在查詢級別過濾結果timestamp，而不觸及查詢。