1.查询数据库中数据表是否存在,不存在则创建
import psycopg2
conn = psycopg2.connect(host=***, port=***, database=***, user=***, password=***)
cur = conn.cursor()
try:
cur.execute("select to_regclass(" + "\'" + table_name + "\'" + ") is not null")
rows = cur.fetchall()
except Exception as e:
rows = []
conn.close()
if rows:
data = rows
flag = data[0][0]
print(flag)
flag的值即为查询出来的表是否存在的状态,存在则为True,不存在则为False
利用python在数据库创建表的例子网上很多,在此就不进行赘述了。
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executemany()方法批量输入数据到数据库
data是需要插入的数据,为list类型,3列,数据条数有70多万条
import psycopg2
conn = psycopg2.connect(host=***, port=***, database=***, user=***, password=***)
cur = conn.cursor()
sql = "insert into " + table_name + " values(%s, %s, %s)"
cur.executemany(sql, data)
conn.commit()
conn.close()
该方法下,70多万条数据插入到数据库需要3.88分钟
- datafame的to_sql()插入数据到数据库
from sqlalchemy import create_engine
result = pd.DataFrame(data)
engine = create_engine('postgresql://user:password@host:port/database')
pd.io.sql.to_sql(result, table_name, engine, index = False, if_exists='append')
该方法下,70多万条数据插入到数据库需要4.42分钟
- 强大的copy_from(),是postgresSQ的内置函数
import psycopg2
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
import StringIO
from io import BytesIO
data1 = pd.DataFrame(data)
# dataframe类型转换为IO缓冲区中的str类型
output = BytesIO()
data1.to_csv(output, sep='\t', index=False, header=False)
output1 = output.getvalue()
conn = psycopg2.connect(host=***, user=***, password=***, database=***)
cur = conn.cursor()
cur.copy_from(StringIO.StringIO(output1), table_name1, null='',columns=columns)
conn.commit()
cur.close()
conn.close()
print('done')
这儿需要特别记录下,copy_from是默认将\N作为NULL值得,但是to_csv会将None值变为“”字符串,因此需要在copy_from中说明null='',即空字符串就是代表的NULL,找了好久才找到快速解决null值得问题,是中文网站上找到的,确实英文提问英文回答的,应该是两个老外一问一答
在实际使用中又遇到一个问题,查询数据库时,如果字段为int类型,存在空值,python查询出数据后,int类型空值会变成NaN,to_csv时,int类型字段会被修改为float类型的,我的解决方法是在查询sql时将int型字段转换为字符串类型的。
用copy_from()方法,70多万条数据插入到数据库仅仅需要0.06分钟,相比于前两种方法执行效率高太多啦
尝试了多张数据表循环批量插入,之前用executemany()需要15个小时才能插入完成的数据,用copy_from()只需要90分钟左右。相比来说已经很优秀了!
原文地址:https://blog.csdn.net/skye1208/article/details/90264431