标签:page postgresq target 用户控制 位置 多线程 extension 模块 cursor
配置pg_hba.conf
cd /home/gpadmin/gpdbdata/master/gpseg-1 vim pg_hba.conf 增加 host all gpadmin 10.1.201.55/32 trust [gpadmin@ gpseg-1]$ export PGDATA=/home/gpadmin/gpdbdata/master/gpseg-1 [gpadmin@ gpseg-1]$ pg_ctl reload -D $PGDATA server signaled
Psycopg2 是 Python 语言下最常用的连接PostgreSQL数据库连接库,Psycopg2 的底层是由 C 语言封装 PostgreSQL 的标准库 libpq 实现的,
运行速度非常快,Psycopg2支持大型多线程应用的大量并发Insert和Update操作,Psycopg2完全兼容 DB API 2.0
pip install psycopg2
Psycopg2使用参考文档
http://initd.org/psycopg/docs/index.html
Psycopg2提供的操作数据库的两个重要类是Connection
,Cursor
,和获取数据库连接的快捷函数connect()
psycopg2.connect(host="localhost", port="5432", dbname="testdb", user="gpadmin", password="123456")
常用关键词参数说明如下:
Connection类用于获取到PostgreSQL数据库的连接,以下介绍Connection类常用的方法,详细内容阅读 Psycopg2 Connection 类。
用于构造一个到PostgreSQL数据库的连接,常用的是使用connect()
快捷函数构造数据库连接
用于从当前的数据库连接中获取一个Cursor对象(游标),用于执行SQL语句。
cursor = conn.cursor(cursor_factory=psycopg2.extras.RealDictCursor)
这里创建的是一个字典Cursor, 这样返回的数据, 都是字典的形式, 方便使用
关闭当前的数据库连接
此方法提交当前事务。如果不调用这个方法,无论做了什么修改,数据不能保存到数据库中。
此方法会回滚任何更改数据库数据
Cursor类用于执行SQL语句,并返回执行结果,以下介绍Cursor类常用的方法,详细内容阅读 Psycopg2 Cursor 类。
用于执行SQL语句 query
cursor.mogrify(query)
会返回生成的sql脚本, 用以查看生成的sql是否正确
cursor.fetchall()
获取SQL执行结果中的所有记录,返回值是一个元组的列表,每一条记录是一个元组
cursor.fetchmany(([size=cursor.arraysize]))
获取SQL执行结果中指定条数的记录,记录数由size
指定,当不指定size
值时,默认为arraysize
属性的值,arraysize
属性的默认值是1
;返回值是一个元组的列表,每一条记录是一个元组
cursor.fetchone()
获取执行结果中的一条记录
关闭当前连接的游标
这个程序执行的存储数据库程序给定的名称。该程序预计为每一个参数,参数的顺序必须包含一个条目
只读属性,它返回数据库中的行的总数已修改,插入或删除最后 execute*()
提供了一些纯Python类直接在客户端应用程序实现简单的连接池。
class psycopg2.pool.AbstractConnectionPool(minconn, maxconn, *args, **kwargs)
基类实现通用的基于密钥池代码。
自动创建新的minconn连接。池将支持的最大maxconn连接。* args,* * kwargs传递到connect()函数。
以下预计将由子类实现方法:
getconn(key=None)
得到一个空连接,并将其分配给key如果不是没有。
putconn(conn, key=None, close=False)
put away 一个连接。
如果关闭是真的,则放弃池中的连接。
closeall()
关闭池处理的所有连接。
请注意所有的连接都关闭,包括最终在应用程序中使用的连接。
下面的类,子类可以使用abstractconnectionpool。
class psycopg2.pool.SimpleConnectionPool(minconn, maxconn, *args, **kwargs)
不能在不同线程中共享的连接池。
请注意,这个池类仅用于单线程应用程序。
class psycopg2.pool.ThreadedConnectionPool(minconn, maxconn, *args, **kwargs)
一个连接池与线程模块一起工作。
注意这个池类可以安全地应用在多线程应用程序中。
异常错误类的继承关系如下:
StandardError |__Warning |__Error |__InterfaceError |__DatabaseError |__DataError |__OperationalError |__ psycopg2.extensions.QueryCanceledError |__ psycopg2.extensions.TransactionRollbackError |__IntegrityError |__InternalError |__ProgrammingError |__NotSupportedError
异常 | 描述 |
---|---|
psycopg2.Warning | 当有严重警告时触发,例如插入数据是被截断等等。 |
psycopg2.Error | 警告以外所有其他错误类。 |
psycopg2.InterfaceError | 当有数据库接口模块本身的错误(而不是数据库的错误)发生时触发。 |
psycopg2.DatabaseError | 和数据库有关的错误发生时触发。 |
psycopg2.DataError | 当有数据处理时的错误发生时触发,例如:除零错误,数据超范围等等。 |
psycopg2.OperationalError | 指非用户控制的,而是操作数据库时发生的错误。例如:连接意外断开、 数据库名未找到、事务处理失败、内存分配错误等等操作数据库是发生的错误。 |
psycopg2.IntegrityError | 完整性相关的错误,例如外键检查失败等。 |
psycopg2.InternalError | 数据库的内部错误,例如游标(cursor)失效了、事务同步失败等等。 |
psycopg2.ProgrammingError | 程序错误,例如数据表(table)没找到或已存在、SQL语句语法错误、 参数数量错误等等。 |
psycopg2.NotSupportedError | 不支持错误,指使用了数据库不支持的函数或API等。例如在连接对象上 使用.rollback()函数,然而数据库并不支持事务或者事务已关闭。 |
import psycopg2 import psycopg2.extras import time ‘‘‘ 连接数据库 returns:db ‘‘‘ def gp_connect(): try: db = psycopg2.connect(dbname="testdb", user="gpadmin", password="gpadmin", host="10.1.208.42", port="5432") # connect()也可以使用一个大的字符串参数, # 比如”host=localhost port=5432 user=postgres password=postgres dbname=test” return db except psycopg2.DatabaseError as e: print("could not connect to Greenplum server",e) if __name__ == ‘__main__‘: conn = gp_connect() print(conn) cur = conn.cursor(cursor_factory=psycopg2.extras.RealDictCursor) # 这里创建的是一个字典Cursor, 这样返回的数据, 都是字典的形式, 方便使用 ret = cur.execute("CREATE TABLE public.gp_test (id serial PRIMARY KEY, num integer, data varchar);") conn.commit() # 提交到数据库中 print(ret) ret = cur.execute("INSERT INTO public.gp_test (num, data) VALUES (%s, %s);",(300, "abc‘def")) conn.commit() # 提交到数据库中 print(cur.rowcount) # 1 # 返回数据库中的行的总数已修改,插入或删除最后 execute*(). ret_sql = cur.mogrify("select * from pg_tables where tablename = %s;", (‘gp_test‘,)) # 返回生成的sql脚本, 用以查看生成的sql是否正确. # sql脚本必须以;结尾, 不可以省略.其次, 不管sql中有几个参数, 都需要用 % s代替, 只有 % s, 不管值是字符还是数字, 一律 % s. # 最后, 第二个参数中, 一定要传入元组, 哪怕只有一个元素, 像我刚才的例子一样, (‘gp_test‘)这样是不行的. print(ret_sql.decode(‘utf-8‘)) # select * from pg_tables where tablename = E‘gp_test‘; cur.execute("select * from gp_test where num = %s;", (300,)) pg_obj = cur.fetchone() print(pg_obj) # {‘id‘: 1, ‘num‘: 300, ‘data‘: "abc‘def"} conn.close() # 关闭连接
conn = gp_connect() print(conn) cur = conn.cursor(cursor_factory=psycopg2.extras.RealDictCursor) # # 这里创建的是一个字典Cursor, 这样返回的数据, 都是字典的形式, 方便使用 # ret = cur.execute("CREATE TABLE public.gp_test (id serial PRIMARY KEY, num integer, data varchar);") # conn.commit() # # 提交到数据库中 # print(ret) gp_list = [] for i in range(200): gp_list.append((i,‘abc%s‘%i)) # print(gp_list) # 批量提交数据 ret = cur.executemany("INSERT INTO public.gp_test (num, data) VALUES (%s, %s);", gp_list) conn.commit() # 提交到数据库中 print(cur.query) # 查看上一条执行的脚本 print(cur.rowcount) # 200 # 返回数据库中的行的总数已修改,插入或删除最后 execute*(). cur.execute("select count(*) num from gp_test") pg_obj = cur.fetchone() print(pg_obj) # {‘num‘: 200} conn.close() # 关闭连接
import psycopg2
import psycopg2.extras
import psycopg2.pool
from datetime import datetime
‘‘‘
连接数据库
使用数据库连接池
returns:db
‘‘‘
def gp_connect():
try:
simple_conn_pool = psycopg2.pool.SimpleConnectionPool(minconn=1, maxconn=5,dbname="testdb",
user="gpadmin",
password="gpadmin",
host="10.1.208.42",
port="5432")
# connect()也可以使用一个大的字符串参数,
# 比如”host=localhost port=5432 user=postgres password=postgres dbname=test”
# 从数据库连接池获取连接
conn = simple_conn_pool.getconn()
return conn
except psycopg2.DatabaseError as e:
print("could not connect to Greenplum server",e)
if __name__ == ‘__main__‘:
conn = gp_connect()
print(conn)
cur = conn.cursor()
# 批量查询大小
batch_size = 1000
gp_list = []
for i in range(2000, 100000):
gp_list.append((i,‘abc%s‘%i))
# print(gp_list)
# 开始时间
start_time = datetime.now()
# 批量提交数据execute_values性能大于executemany
psycopg2.extras.execute_values(cur, "INSERT INTO public.gp_test (num, data) VALUES %s", gp_list)
conn.commit()
# 提交到数据库中
cur.execute("select * from gp_test order by id")
count = 0
while True:
count = count + 1
# 每次获取时会从上次游标的位置开始移动size个位置,返回size条数据
data = cur.fetchmany(batch_size)
# 数据为空的时候中断循环
if not data:
break
else:
print(data[-1]) # 得到最后一条(通过元祖方式返回)
print(‘获取%s到%s数据成功‘ % ((count - 1) * batch_size, count * batch_size))
print(‘insert到fetchmany获取全量数据所用时间:‘, (datetime.now() - start_time).seconds) # 16s
conn.close() # 关闭连接
import psycopg2 import psycopg2.extras import psycopg2.pool from datetime import datetime ‘‘‘ 连接数据库 使用数据库连接池 returns:db ‘‘‘ def gp_connect(): ……略 if __name__ == ‘__main__‘: conn = gp_connect() print(conn) cur = conn.cursor() # 批量查询大小 batch_size = 1000 gp_uplist = [] # 更新列表 for i in range(2000, 10000): gp_uplist.append((i,‘def%s‘%i)) print(gp_uplist) # 开始时间 start_time = datetime.now() # 批量提交数据execute_values性能大于executemany sql = "UPDATE public.gp_test SET data = TEST.data " "FROM (VALUES %s) AS TEST(num, data) " "WHERE public.gp_test.num = TEST.num" # 批量更新语句模版 UPDATE TABLE SET TABLE.COL = XX.col # FROM (VALUES %s) AS XX(id_col,col) # WHERE TABLE.id_col = XX.id_col # XX为别名 psycopg2.extras.execute_values(cur, sql, gp_uplist, page_size=100) print(cur.query) conn.commit() # 提交到数据库中 cur.execute("select * from gp_test order by id") count = 0 while True: count = count + 1 # 每次获取时会从上次游标的位置开始移动size个位置,返回size条数据 data = cur.fetchmany(batch_size) # 数据为空的时候中断循环 if not data: break else: print(data[-1]) # 得到最后一条(通过元祖方式返回) print(‘获取%s到%s数据成功‘ % ((count - 1) * batch_size, count * batch_size)) print(‘update到fetchmany获取全量数据所用时间:‘, (datetime.now() - start_time).seconds) # 16s conn.close() # 关闭连接
标签:page postgresq target 用户控制 位置 多线程 extension 模块 cursor
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