Question

我正在将字典列表插入PostgreSQL数据库。该列表将快速增长，字典值（列）的数量大约为30。隐含数据：

projects = [
{'name': 'project alpha', 'code': 12, 'active': True},
{'name': 'project beta', 'code': 25, 'active': True},
{'name': 'project charlie', 'code': 46, 'active': False}
]

使用以下代码将数据插入PostgreSQL数据库中确实可行（如在answer中一样），但是我担心执行太多查询。

for project in projects:
    columns = project.keys()
    values = project.values()

    query = """INSERT INTO projects (%s) VALUES %s;"""

    # print(cursor.mogrify(query, (AsIs(','.join(project.keys())), tuple(project.values()))))

    cursor.execute(query, (AsIs(','.join(columns)), tuple(values)))

conn.commit()

有更好的做法吗？提前非常感谢您的帮助！

Answer 1

您可以使用批量加载来加快加载速度。

https://www.citusdata.com/blog/2017/11/08/faster-bulk-loading-in-postgresql-with-copy/

Answer 2

使用execute_values()在单个查询中插入数百行。

import psycopg2
from psycopg2.extras import execute_values

# ...

projects = [
{'name': 'project alpha', 'code': 12, 'active': True},
{'name': 'project beta', 'code': 25, 'active': True},
{'name': 'project charlie', 'code': 46, 'active': False}
]

columns = projects[0].keys()
query = "INSERT INTO projects ({}) VALUES %s".format(','.join(columns))

# convert projects values to sequence of seqeences
values = [[value for value in project.values()] for project in projects]

execute_values(cursor, query, values)
conn.commit()

Answer 3

另一个不需要为字典列表进行大量数据处理的高性能选项是 execute_batch（psycopg2 2.7 版中的新功能）。

例如：

import psycopg2
from psycopg2.extras import execute_batch

projects = [{'name': 'project alpha', 'code': 12, 'active': True}, ...]
query = "INSERT INTO projects VALUES (%(name)s, %(code)s, %(active)s)"

execute_batch(cursor, query, values)
conn.commit()

https://www.psycopg.org/docs/extras.html#psycopg2.extras.execute_batch

psycopg2-将字典列表插入PosgreSQL数据库。处决太多？

3 个答案: