Question

我在PostgreSQL中有三个实例化视图，它们刷新时间很长（每个刷新时间都超过几个小时），我每天都需要刷新它们。

我目前正在使用Python脚本来执行此操作，该脚本一个接一个地刷新视图，但是与在pgAdmin中手动刷新视图相比，它花费的时间是三次（在那里我可以在不同的选项卡中同时运行所有三个刷新）。

这是我的代码现在的样子：

import psycopg2
config = {'connection details'}
conn = psycopg2.connect(**config)
cur = conn.cursor()

# This is the part that I want to run simultaneously
cur.execute('REFRESH MATERIALIZED VIEW gsam.mv_hist_wip_data')
cur.execute('REFRESH MATERIALIZED VIEW gsam.mv_hist_ver_data')
cur.execute('REFRESH MATERIALIZED VIEW gsam.mv_hist_verda_data')

conn.close()

如何使用Python和psycopg2同时执行三个REFRESH MATERIALIZED VIEW语句？

Answer 1

您可以使用多处理池，请检查文档here。并检查以下示例

import psycopg2
from multiprocessing import Pool

def main():
    p = Pool(processes=3)
    view_names = ['mv_hist_wip_data','mv_hist_ver_data', 'mv_hist_verda_data']
    result = p.map(refresh_view, view_names)

def  refresh_view(view_name):

    config = {'connection details'}
    conn = psycopg2.connect(**config)
    cur = conn.cursor()
    # This is the part that I want to run simultaneously
    cur.execute('REFRESH MATERIALIZED VIEW gsam.%s', (view_name,))
    conn.close()

如何在Python / psycopg2中同时执行多个独立的语句？

1 个答案: