使用二進制COPY表FROM與psycopg2

Question

我有數千萬行要從多維數組文件傳輸到PostgreSQL數據庫。我的工具是Python和psycopg2。批量添加數據的最有效方法是使用copy_from。但是，我的數據大多是32位浮點數（real或float4），所以我寧願不從真實→文本→真實轉換。下面是一個例子數據庫DDL：

CREATE TABLE num_data 
(
    id serial PRIMARY KEY NOT NULL, 
    node integer NOT NULL, 
    ts smallint NOT NULL, 
    val1 real, 
    val2 double precision 
); 

這裏就是我在使用Python字符串（文本）：

# Just one row of data 
num_row = [23253, 342, -15.336734, 2494627.949375] 

import psycopg2 
# Python3: 
from io import StringIO 
# Python2, use: from cStringIO import StringIO 

conn = psycopg2.connect("dbname=mydb user=postgres") 
curs = conn.cursor() 

# Convert floating point numbers to text, write to COPY input 
cpy = StringIO() 
cpy.write('\t'.join([repr(x) for x in num_row]) + '\n') 

# Insert data; database converts text back to floating point numbers 
cpy.seek(0) 
curs.copy_from(cpy, 'num_data', columns=('node', 'ts', 'val1', 'val2')) 
conn.commit() 

是否有可以工作使用二進制模式等同？也就是說，保持二進制浮點數？這不僅會保持浮點精度，而且可能會更快。

（注：看到相同的精度的例子中，使用SET extra_float_digits='2'）

Answer 1

這裏是COPY的二進制等效FROM用於Python 3：

from io import BytesIO 
from struct import pack 
import psycopg2 

# Two rows of data; "id" is not in the upstream data source 
# Columns: node, ts, val1, val2 
data = [(23253, 342, -15.336734, 2494627.949375), 
     (23256, 348, 43.23524, 2494827.949375)] 

conn = psycopg2.connect("dbname=mydb user=postgres") 
curs = conn.cursor() 

# Determine starting value for sequence 
curs.execute("SELECT nextval('num_data_id_seq')") 
id_seq = curs.fetchone()[0] 

# Make a binary file object for COPY FROM 
cpy = BytesIO() 
# 11-byte signature, no flags, no header extension 
cpy.write(pack('!11sii', b'PGCOPY\n\377\r\n\0', 0, 0)) 

# Columns: id, node, ts, val1, val2 
# Zip: (column position, format, size) 
row_format = list(zip(range(-1, 4), 
         ('i', 'i', 'h', 'f', 'd'), 
         (4, 4, 2, 4, 8))) 
for row in data: 
    # Number of columns/fields (always 5) 
    cpy.write(pack('!h', 5)) 
    for col, fmt, size in row_format: 
     value = (id_seq if col == -1 else row[col]) 
     cpy.write(pack('!i' + fmt, size, value)) 
    id_seq += 1 # manually increment sequence outside of database 

# File trailer 
cpy.write(pack('!h', -1)) 

# Copy data to database 
cpy.seek(0) 
curs.copy_expert("COPY num_data FROM STDIN WITH BINARY", cpy) 

# Update sequence on database 
curs.execute("SELECT setval('num_data_id_seq', %s, false)", (id_seq,)) 
conn.commit() 

---

更新

我重寫了上面的方法來爲COPY寫入文件。我在Python中的數據是NumPy數組，所以使用它們是有意義的。下面是用1M的行，列7一些示例data：

import psycopg2 
import numpy as np 
from struct import pack 
from io import BytesIO 
from datetime import datetime 

conn = psycopg2.connect("dbname=mydb user=postgres") 
curs = conn.cursor() 

# NumPy record array 
shape = (7, 2000, 500) 
print('Generating data with %i rows, %i columns' % (shape[1]*shape[2], shape[0])) 

dtype = ([('id', 'i4'), ('node', 'i4'), ('ts', 'i2')] + 
     [('s' + str(x), 'f4') for x in range(shape[0])]) 
data = np.empty(shape[1]*shape[2], dtype) 
data['id'] = np.arange(shape[1]*shape[2]) + 1 
data['node'] = np.tile(np.arange(shape[1]) + 1, shape[2]) 
data['ts'] = np.repeat(np.arange(shape[2]) + 1, shape[1]) 
data['s0'] = np.random.rand(shape[1]*shape[2]) * 100 
prv = 's0' 
for nxt in data.dtype.names[4:]: 
    data[nxt] = data[prv] + np.random.rand(shape[1]*shape[2]) * 10 
    prv = nxt 

在我的數據庫，我有一個看起來像兩個表：

CREATE TABLE num_data_binary 
(
    id integer PRIMARY KEY, 
    node integer NOT NULL, 
    ts smallint NOT NULL, 
    s0 real, 
    s1 real, 
    s2 real, 
    s3 real, 
    s4 real, 
    s5 real, 
    s6 real 
) WITH (OIDS=FALSE); 

，並命名爲num_data_text另一個類似的表。

這裏有一些簡單的輔助功能由NumPy的記錄陣列中使用這些信息來準備數據COPY（文本和二進制格式）：

def prepare_text(dat): 
    cpy = BytesIO() 
    for row in dat: 
     cpy.write('\t'.join([repr(x) for x in row]) + '\n') 
    return(cpy) 

def prepare_binary(dat): 
    pgcopy_dtype = [('num_fields','>i2')] 
    for field, dtype in dat.dtype.descr: 
     pgcopy_dtype += [(field + '_length', '>i4'), 
         (field, dtype.replace('<', '>'))] 
    pgcopy = np.empty(dat.shape, pgcopy_dtype) 
    pgcopy['num_fields'] = len(dat.dtype) 
    for i in range(len(dat.dtype)): 
     field = dat.dtype.names[i] 
     pgcopy[field + '_length'] = dat.dtype[i].alignment 
     pgcopy[field] = dat[field] 
    cpy = BytesIO() 
    cpy.write(pack('!11sii', b'PGCOPY\n\377\r\n\0', 0, 0)) 
    cpy.write(pgcopy.tostring()) # all rows 
    cpy.write(pack('!h', -1)) # file trailer 
    return(cpy) 

這我如何使用輔助函數基準的兩個拷貝格式的方法：

def time_pgcopy(dat, table, binary): 
    print('Processing copy object for ' + table) 
    tstart = datetime.now() 
    if binary: 
     cpy = prepare_binary(dat) 
    else: # text 
     cpy = prepare_text(dat) 
    tendw = datetime.now() 
    print('Copy object prepared in ' + str(tendw - tstart) + '; ' + 
      str(cpy.tell()) + ' bytes; transfering to database') 
    cpy.seek(0) 
    if binary: 
     curs.copy_expert('COPY ' + table + ' FROM STDIN WITH BINARY', cpy) 
    else: # text 
     curs.copy_from(cpy, table) 
    conn.commit() 
    tend = datetime.now() 
    print('Database copy time: ' + str(tend - tendw)) 
    print('  Total time: ' + str(tend - tstart)) 
    return 

time_pgcopy(data, 'num_data_text', binary=False) 
time_pgcopy(data, 'num_data_binary', binary=True) 

下面是最後兩個time_pgcopy命令的輸出：

Processing copy object for num_data_text 
Copy object prepared in 0:01:15.288695; 84355016 bytes; transfering to database 
Database copy time: 0:00:37.929166 
     Total time: 0:01:53.217861 
Processing copy object for num_data_binary 
Copy object prepared in 0:00:01.296143; 80000021 bytes; transfering to database 
Database copy time: 0:00:23.325952 
     Total time: 0:00:24.622095 

因此，使用二進制方法NumPy→文件和文件→數據庫步驟都快得多。明顯的區別是Python如何準備COPY文件，這對文本來說確實很慢。一般來說，二進制格式以2/3的時間作爲該模式的文本格式加載到數據庫中。

最後，我比較了數據庫中兩個表中的值，看看數字是否不同。對於列s0，大約1.46％的行具有不同的值，並且s6（可能與我使用的隨機方法有關）的這一部分增加到6.17％。所有70M 32位浮點值之間的非零絕對差值介於9.3132257e-010和7.6293945e-006之間。文本和二進制加載方法之間的這些細微差異是由於文本格式方法所需的float→text→float轉換的精度損失所致。

Answer 2

Here是我的版本。基於邁克的版本。

它非常的ad-hoc但有兩個優點：

• 超載readline
• 示例如何hstore二進制格式寫期待發電機並作爲流。