Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

SQLAlchemy исключил пространство имен PostgreSQL в INSERT ON CONFLICT

Я не могу найти способ выполнить PostgreSQL INSERT.. ON UPDATE через SQLAlchemy. Есть ли способ сделать это с несколькими строками, выполняя операцию сразу со всеми данными?

Я пытаюсь добавить значения из кадра данных pandas:

for insert_values in df.to_dict(orient='records'):
    insert_statement = sqlalchemy.dialects.postgresql.insert(orders_to_channels).values(insert_values)
    upsert_statement = insert_statement.on_conflict_do_update(
        constraint='orders_to_channels_pkey',
    set_=insert_values
    conn.execute(upsert)

Это работает на основе строк, и поскольку каждая строка обрабатывается отдельно, это работает ужасно медленно (20 минут для 7000 строк). Есть ли способ выполнить эту операцию как один оператор SQL?

Я ищу какую-то возможность передать такие параметры, как {'column_name':'excluded .column_name'}, в часть обновления оператора, где «исключено» не будет анализироваться как часть строкового значения, а скорее как литерал SQL. Есть ли способ сделать это?

python sqlalchemy
01.07.2017

Ответы:


1

Используйте специальный псевдоним excluded из postgresql.dml.Insert объект:

insert_statement = sqlalchemy.dialects.postgresql.insert(orders_to_channels)
upsert_statement = insert_statement.on_conflict_do_update(
    constraint='orders_to_channels_pkey',
    set_={ 'column_name': insert_statement.excluded.column_name }
)
insert_values = df.to_dict(orient='records')
conn.execute(upsert_statement, insert_values)

Обратите внимание, что параметр executemany() в psycopg2 по существу эквивалентен execute() в цикле, так что вы может не увидеть такого большого прироста производительности, как ожидалось. Вы можете попробовать использовать синтаксис "несколько значений":

insert_values = df.to_dict(orient='records')
insert_statement = sqlalchemy.dialects.postgresql.insert(orders_to_channels).values(insert_values)
...

Но, это может быть не быстрее .

01.07.2017
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..