我需要用一个查询插入多行(行数不是常量),所以我需要像这样执行查询:

INSERT INTO t (a, b) VALUES (1, 2), (3, 4), (5, 6);

我唯一知道的办法就是

args = [(1,2), (3,4), (5,6)]
args_str = ','.join(cursor.mogrify("%s", (x, )) for x in args)
cursor.execute("INSERT INTO t (a, b) VALUES "+args_str)

但我想要更简单的方法。


当前回答

来自Psycopg2教程页面Postgresql.org的一个片段(见底部):

我想向您展示的最后一项是如何使用字典插入多行。如果你有以下情况:

namedict = ({"first_name":"Joshua", "last_name":"Drake"},
            {"first_name":"Steven", "last_name":"Foo"},
            {"first_name":"David", "last_name":"Bar"})

你可以很容易地将这三行都插入到字典中:

cur = conn.cursor()
cur.executemany("""INSERT INTO bar(first_name,last_name) VALUES (%(first_name)s, %(last_name)s)""", namedict)

它没有节省多少代码,但它确实看起来更好。

其他回答

执行任意接受数组的元组

https://www.postgresqltutorial.com/postgresql-python/insert/

    """ array of tuples """
    vendor_list = [(value1,)]

    """ insert multiple vendors into the vendors table  """
    sql = "INSERT INTO vendors(vendor_name) VALUES(%s)"
    conn = None
    try:
        # read database configuration
        params = config()
        # connect to the PostgreSQL database
        conn = psycopg2.connect(**params)
        # create a new cursor
        cur = conn.cursor()
        # execute the INSERT statement
        cur.executemany(sql,vendor_list)
        # commit the changes to the database
        conn.commit()
        # close communication with the database
        cur.close()
    except (Exception, psycopg2.DatabaseError) as error:
        print(error)
    finally:
        if conn is not None:
            conn.close()

来自Psycopg2教程页面Postgresql.org的一个片段(见底部):

我想向您展示的最后一项是如何使用字典插入多行。如果你有以下情况:

namedict = ({"first_name":"Joshua", "last_name":"Drake"},
            {"first_name":"Steven", "last_name":"Foo"},
            {"first_name":"David", "last_name":"Bar"})

你可以很容易地将这三行都插入到字典中:

cur = conn.cursor()
cur.executemany("""INSERT INTO bar(first_name,last_name) VALUES (%(first_name)s, %(last_name)s)""", namedict)

它没有节省多少代码,但它确实看起来更好。

另一种有效的方法是将rows作为1参数传递给insert, 也就是数组的json对象。

例如,你传递的论点:

[ {id: 18, score: 1}, { id: 19, score: 5} ]

它是一个数组,其中可以包含任意数量的对象。 然后你的SQL看起来像这样:

INSERT INTO links (parent_id, child_id, score) 
SELECT 123, (r->>'id')::int, (r->>'score')::int 
FROM unnest($1::json[]) as r 

注意:你的postgress必须足够新,才能支持json

我使用的解决方案可以在1毫秒内插入8000条记录

curtime = datetime.datetime.now()
postData = dict()
postData["title"] = "This is Title Text"
postData["body"] = "This a Body Text it Can be Long Text"
postData['created_at'] = curtime.isoformat()
postData['updated_at'] = curtime.isoformat()
data = []
for x in range(8000):
    data.append(((postData)))
vals = []
for d in postData:
    vals.append(tuple(d.values())) #Here we extract the Values from the Dict
flds = ",".join(map(str, postData[0]))
tableFlds =  ",".join(map(str, vals))
sqlStr = f"INSERT INTO posts ({flds}) VALUES {tableFlds}"
db.execute(sqlStr)
connection.commit()
rowsAffected = db.rowcount
print(f'{rowsAffected} Rows Affected')

游标。copy_from是迄今为止我发现的用于批量插入的最快解决方案。下面是我做的一个要点,包含一个名为IteratorFile的类,它允许迭代器产生的字符串像文件一样读取。我们可以使用生成器表达式将每个输入记录转换为字符串。所以解是

args = [(1,2), (3,4), (5,6)]
f = IteratorFile(("{}\t{}".format(x[0], x[1]) for x in args))
cursor.copy_from(f, 'table_name', columns=('a', 'b'))

对于这种微不足道的参数大小,它不会产生太大的速度差异,但当处理数千行以上时,我看到了很大的加速。它也比构建一个巨大的查询字符串更节省内存。迭代器一次只能在内存中保存一条输入记录,在某些时候,在Python进程或Postgres中构建查询字符串会耗尽内存。