Můžete použít tato připojení a vyhnout se SQLAlchemy. Bude to znít poněkud neintuitivně, ale bude to mnohem rychlejší než běžné vkládání (i kdybyste opustili ORM a udělali obecný dotaz, např. pomocí executemany
). Vkládání je pomalé, dokonce i u nezpracovaných dotazů, ale uvidíte, že COPY
je několikrát zmíněn v Jak zrychlit výkon vkládání v PostgreSQL
. V tomto případě jsou mé motivace pro níže uvedený přístup:
- Použijte
COPY
místoINSERT
- Nedůvěřujte Pandám, že vygenerují správné SQL pro tuto operaci (ačkoli, jak poznamenal Ilja Everilä, tento přístup ve skutečnosti dostal přidáno do Pandas ve verzi 0.24 )
- Nezapisujte data na disk, abyste vytvořili skutečný souborový objekt; mějte to všechno v paměti
Doporučený přístup pomocí cursor.copy_from()
:
import csv
import io
import psycopg2
df = "<your_df_here>"
# drop all the columns you don't want in the insert data here
# First take the headers
headers = df.columns
# Now get a nested list of values
data = df.values.tolist()
# Create an in-memory CSV file
string_buffer = io.StringIO()
csv_writer = csv.writer(string_buffer)
csv_writer.writerows(data)
# Reset the buffer back to the first line
string_buffer.seek(0)
# Open a connection to the db (which I think you already have available)
with psycopg2.connect(dbname=current_app.config['POSTGRES_DB'],
user=current_app.config['POSTGRES_USER'],
password=current_app.config['POSTGRES_PW'],
host=current_app.config['POSTGRES_URL']) as conn:
c = conn.cursor()
# Now upload the data as though it was a file
c.copy_from(string_buffer, 'the_table_name', sep=',', columns=headers)
conn.commit()
Mělo by to být řádově rychlejší než skutečné vkládání.