psycopg2: вставить несколько строк одним запросом

Мне нужно вставить несколько строк одним запросом (количество строк непостоянно), поэтому мне нужно выполнить такой запрос:

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

Я знаю только один способ

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)

но я хочу более простой способ.

Я создал программу, которая вставляет несколько строк на сервер, расположенный в другом городе.

Я выяснил, что использование этого метода было примерно в 10 раз быстрее, чем executemany. В моем случае tupэто кортеж, содержащий около 2000 строк. При использовании этого метода потребовалось около 10 секунд:

args_str = ','.join(cur.mogrify("(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)", x) for x in tup)
cur.execute("INSERT INTO table VALUES " + args_str) 

и 2 минуты при использовании этого метода:

cur.executemany("INSERT INTO table VALUES(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)", tup)

Новый execute_valuesметод в Psycopg 2.7:

data = [(1,'x'), (2,'y')]
insert_query = 'insert into t (a, b) values %s'
psycopg2.extras.execute_values (
    cursor, insert_query, data, template=None, page_size=100
)

Питонический способ сделать это в Psycopg 2.6:

data = [(1,'x'), (2,'y')]
records_list_template = ','.join(['%s'] * len(data))
insert_query = 'insert into t (a, b) values {}'.format(records_list_template)
cursor.execute(insert_query, data)

Объяснение: Если данные, которые должны быть вставлены, представлены в виде списка кортежей, как в

data = [(1,'x'), (2,'y')]

тогда он уже находится в точном требуемом формате, как

1. valuesсинтаксис insertпункта ожидает список записей , как в

   insert into t (a, b) values (1, 'x'),(2, 'y')

2. Psycopgадаптирует Python tupleк Postgresql record.

Единственная необходимая работа - предоставить шаблон списка записей, который будет заполнен psycopg.

# We use the data list to be sure of the template length
records_list_template = ','.join(['%s'] * len(data))

и поместите его в insertзапрос

insert_query = 'insert into t (a, b) values {}'.format(records_list_template)

Печать insert_queryвыходов

insert into t (a, b) values %s,%s

Теперь к обычной Psycopgподстановке аргументов

cursor.execute(insert_query, data)

Или просто тестируем, что будет отправлено на сервер

print (cursor.mogrify(insert_query, data).decode('utf8'))

Выход:

insert into t (a, b) values (1, 'x'),(2, 'y')

Обновление с psycopg2 2.7:

Классический executemany()вариант примерно в 60 раз медленнее, чем реализация @ ant32 (называемая «свернутой»), как описано в этой теме: https://www.postgresql.org/message-id/20170130215151.GA7081%40deb76.aryehleib.com

Эта реализация была добавлена ​​в psycopg2 в версии 2.7 и называется execute_values():

from psycopg2.extras import execute_values
execute_values(cur,
    "INSERT INTO test (id, v1, v2) VALUES %s",
    [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)])

Предыдущий ответ:

Чтобы вставить несколько строк, используйте многострочный VALUESсинтаксис с execute()примерно в 10 раз быстрее, чем с помощью psycopg2 executemany(). Действительно, executemany()сразу проходит множество отдельных INSERTзаявлений.

Код @ ant32 отлично работает в Python 2. Но в Python 3 cursor.mogrify()возвращает байты, cursor.execute()принимает байты или строки и ','.join()ожидает strэкземпляра.

Итак, в Python 3 вам может потребоваться изменить код @ ant32, добавив .decode('utf-8'):

args_str = ','.join(cur.mogrify("(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)", x).decode('utf-8') for x in tup)
cur.execute("INSERT INTO table VALUES " + args_str)

Или используя только байты (с b''или b""):

args_bytes = b','.join(cur.mogrify("(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)", x) for x in tup)
cur.execute(b"INSERT INTO table VALUES " + args_bytes) 

cursor.copy_from - это самое быстрое решение, которое я нашел для массовых вставок. Вот суть, которую я сделал, содержащий класс с именем IteratorFile, который позволяет итератору, выдающему строки, читаться как файл. Мы можем преобразовать каждую входную запись в строку, используя выражение генератора. Итак, решение было бы

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'))

Для такого тривиального размера аргументов это не сильно повлияет на скорость, но я вижу большое ускорение при работе с тысячами + строк. Это также будет более эффективным с точки зрения памяти, чем создание гигантской строки запроса. Итератор всегда будет хранить в памяти только одну входную запись, и в какой-то момент у вас закончится память в вашем процессе Python или в Postgres, построив строку запроса.

Фрагмент страницы руководства Psycopg2 на Postgresql.org (см. Внизу) :

Последний пункт, который я хотел бы показать вам, - это как вставить несколько строк с помощью словаря. Если бы у вас было следующее:

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

Вы можете легко вставить все три строки в словарь, используя:

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

Это не экономит много кода, но определенно выглядит лучше.

Все эти методы называются «расширенными вставками» в терминологии Postgres, и по состоянию на 24 ноября 2016 года они все еще на тонну быстрее, чем executemany () психопг2 () и все другие методы, перечисленные в этой ветке (которые я пробовал, прежде чем прийти к этому ответ).

Вот код, который не использует cur.mogrify, приятный и простой, чтобы вы могли разобраться:

valueSQL = [ '%s', '%s', '%s', ... ] # as many as you have columns.
sqlrows = []
rowsPerInsert = 3 # more means faster, but with diminishing returns..
for row in getSomeData:
        # row == [1, 'a', 'yolo', ... ]
        sqlrows += row
        if ( len(sqlrows)/len(valueSQL) ) % rowsPerInsert == 0:
                # sqlrows == [ 1, 'a', 'yolo', 2, 'b', 'swag', 3, 'c', 'selfie' ]
                insertSQL = 'INSERT INTO "twitter" VALUES ' + ','.join(['(' + ','.join(valueSQL) + ')']*rowsPerInsert)
                cur.execute(insertSQL, sqlrows)
                con.commit()
                sqlrows = []
insertSQL = 'INSERT INTO "twitter" VALUES ' + ','.join(['(' + ','.join(valueSQL) + ')']*len(sqlrows))
cur.execute(insertSQL, sqlrows)
con.commit()

Но следует отметить, что если вы можете использовать copy_from (), вы должны использовать copy_from;)

Я использую ответ ant32 выше несколько лет. Однако я обнаружил, что это ошибка в python 3, потому что mogrifyвозвращает байтовую строку.

Явное преобразование в строки bytse - простое решение для обеспечения совместимости кода с Python 3.

args_str = b','.join(cur.mogrify("(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)", x) for x in tup) 
cur.execute(b"INSERT INTO table VALUES " + args_str)

Еще один приятный и эффективный подход - передать строки для вставки в качестве 1 аргумента, который представляет собой массив объектов json.

Например, вы передаете аргумент:

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

Это массив, внутри которого может быть любое количество объектов. Тогда ваш SQL выглядит так:

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

Примечание: ваш postgress должен быть достаточно новым, чтобы поддерживать json

Если вы используете SQLAlchemy, вам не нужно возиться с ручной обработкой строки, потому что SQLAlchemy поддерживает создание многострочного VALUESпредложения для одного INSERTоператора :

rows = []
for i, name in enumerate(rawdata):
    row = {
        'id': i,
        'name': name,
        'valid': True,
    }
    rows.append(row)
if len(rows) > 0:  # INSERT fails if no rows
    insert_query = SQLAlchemyModelName.__table__.insert().values(rows)
    session.execute(insert_query)

Executemany принимает массив кортежей

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()

Решение cursor.copyfrom, предоставленное @ jopseph.sheedy ( https://stackoverflow.com/users/958118/joseph-sheedy ) выше ( https://stackoverflow.com/a/30721460/11100064 ), действительно работает молниеносно.

Однако приведенный им пример в общем случае нельзя использовать для записи с любым количеством полей, и мне потребовалось время, чтобы понять, как его правильно использовать.

IteratorFile должен быть создан с полями, разделенными табуляцией, как это ( rэто список dicts, где каждый dict является записью):

    f = IteratorFile("{0}\t{1}\t{2}\t{3}\t{4}".format(r["id"],
        r["type"],
        r["item"],
        r["month"],
        r["revenue"]) for r in records)

Чтобы обобщить произвольное количество полей, мы сначала создадим строку строки с правильным количеством вкладок и заполнителей полей: "{}\t{}\t{}....\t{}"а затем воспользуемся .format()для заполнения значений полей *list(r.values())) for r in records:

        line = "\t".join(["{}"] * len(records[0]))

        f = IteratorFile(line.format(*list(r.values())) for r in records)

полная функция здесь .

execute_batch был добавлен в psycopg2 с момента публикации этого вопроса.

Он медленнее, чем execute_values, но его проще использовать.

Если вы хотите вставить несколько строк в одно состояние вставки (при условии, что вы не используете ORM), то для меня самым простым способом было бы использовать список словарей. Вот пример:

 t = [{'id':1, 'start_date': '2015-07-19 00:00:00', 'end_date': '2015-07-20 00:00:00', 'campaignid': 6},
      {'id':2, 'start_date': '2015-07-19 00:00:00', 'end_date': '2015-07-20 00:00:00', 'campaignid': 7},
      {'id':3, 'start_date': '2015-07-19 00:00:00', 'end_date': '2015-07-20 00:00:00', 'campaignid': 8}]

conn.execute("insert into campaign_dates
             (id, start_date, end_date, campaignid) 
              values (%(id)s, %(start_date)s, %(end_date)s, %(campaignid)s);",
             t)

Как видите, будет выполнен только один запрос:

INFO sqlalchemy.engine.base.Engine insert into campaign_dates (id, start_date, end_date, campaignid) values (%(id)s, %(start_date)s, %(end_date)s, %(campaignid)s);
INFO sqlalchemy.engine.base.Engine [{'campaignid': 6, 'id': 1, 'end_date': '2015-07-20 00:00:00', 'start_date': '2015-07-19 00:00:00'}, {'campaignid': 7, 'id': 2, 'end_date': '2015-07-20 00:00:00', 'start_date': '2015-07-19 00:00:00'}, {'campaignid': 8, 'id': 3, 'end_date': '2015-07-20 00:00:00', 'start_date': '2015-07-19 00:00:00'}]
INFO sqlalchemy.engine.base.Engine COMMIT

Использование aiopg - приведенный ниже фрагмент отлично работает

    # items = [10, 11, 12, 13]
    # group = 1
    tup = [(gid, pid) for pid in items]
    args_str = ",".join([str(s) for s in tup])
    # insert into group values (1, 10), (1, 11), (1, 12), (1, 13)
    yield from cur.execute("INSERT INTO group VALUES " + args_str)

Наконец, в версии SQLalchemy1.2 эта новая реализация добавлена ​​для использования psycopg2.extras.execute_batch () вместо executemany, когда вы инициализируете свой движок с помощью use_batch_mode = True, например:

engine = create_engine(
    "postgresql+psycopg2://scott:tiger@host/dbname",
    use_batch_mode=True)

http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/changelog/migration_12.html#change-4109

Тогда кому-то придется использовать SQLalchmey, не пытаясь пробовать разные комбинации sqla и psycopg2 и напрямую SQL вместе ..