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python – 如何在sqlalchemy中使用psycopg2.extras？

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python – 如何在sqlalchemy中使用psycopg2.extras？，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1727字，纯文字阅读大概需要3分钟。

内容图文

我想将大量条目(~600k)上传到PostgreSQL DB中的一个简单表中,每个条目有一个外键,一个时间戳和3个浮点数.但是,每个条目需要60 ms才能执行here所述的核心批量插入,因此整个执行需要10小时.我发现,这是executemany()方法的性能问题,但它已经在psycopg2 2.7中使用execute_values()方法解决了.

我运行的代码如下：

#build a huge list of dicts, one dict for each entry
engine.execute(SimpleTable.__table__.insert(),
               values) # around 600k dicts in a list

我发现这是一个常见问题,但是我还没有找到sqlalchemy本身的解决方案.有没有办法告诉sqlalchemy在某些情况下调用execute_values()？有没有其他方法可以实现大型插入而无需自己构建SQL语句？

谢谢您的帮助！

解决方法:

不是你正在寻找的答案,因为这并不意味着试图指示SQLAlchemy使用psycopg附加组件,并且需要 – 排序 – 手动SQL,但是：你可以使用raw_connection()从引擎访问底层的psycopg连接,允许使用COPY FROM：

import io
import csv
from psycopg2 import sql

def bulk_copy(engine, table, values):
    csv_file = io.StringIO()
    headers = list(values[0].keys())
    writer = csv.DictWriter(csv_file, headers)
    writer.writerows(values)

    csv_file.seek(0)

    # NOTE: `format()` here is *not* `str.format()`, but
    # `SQL.format()`. Never use plain string formatting.
    copy_stmt = sql.SQL("COPY {} (" +
                        ",".join(["{}"] * len(headers)) +
                        ") FROM STDIN CSV").        format(sql.Identifier(str(table.name)),
               *(sql.Identifier(col) for col in headers))

    # Fetch a raw psycopg connection from the SQLAlchemy engine
    conn = engine.raw_connection()
    try:
        with conn.cursor() as cur:
            cur.copy_expert(copy_stmt, csv_file)

    except Exception as e:
        conn.rollback()
        raise e

    else:
        conn.commit()

    finally:
        conn.close()

然后

bulk_copy(engine, SimpleTable.__table__, values)

与执行INSERT语句相比,这应该足够快.在这台机器上移动600,000条记录大约需要8秒,大约13μs/条记录.您还可以将原始连接和光标与extras包一起使用.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 如何在sqlalchemy中使用psycopg2.extras？全部内容，希望文章能够帮你解决python – 如何在sqlalchemy中使用psycopg2.extras？所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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来源：【匿名】