python连接Greenplum数据库

配置greenplum客户端认证

配置pg_hba.conf

cd /home/gpadmin/gpdbdata/master/gpseg-1
vim pg_hba.conf 
增加
host    all         gpadmin          10.1.201.55/32    trust

[gpadmin@ gpseg-1]$ export PGDATA=/home/gpadmin/gpdbdata/master/gpseg-1
[gpadmin@ gpseg-1]$ pg_ctl reload -D $PGDATA
server signaled

使用Psycopg2访问数据库

Psycopg2 是 Python 语言下最常用的连接PostgreSQL数据库连接库，Psycopg2 的底层是由 C 语言封装 PostgreSQL 的标准库 libpq 实现的，

运行速度非常快，Psycopg2支持大型多线程应用的大量并发Insert和Update操作，Psycopg2完全兼容 DB API 2.0　

安装Psycopg2

pip install psycopg2

Psycopg2使用参考文档

http://initd.org/psycopg/docs/index.html

Psycopg2 连接PostgreSQL数据库接口

Psycopg2提供的操作数据库的两个重要类是Connection，Cursor，和获取数据库连接的快捷函数connect()

psycopg2.connect(host="localhost", port="5432", dbname="testdb", user="gpadmin", password="123456")

常用关键词参数说明如下：

host：主机名或 IP 地址
port：连接PostgreSQL数据库使用的端口
dbname：连接的数据库，默认为与用户名同名的数据库
user：连接数据库的用户
password：连接数据库用户的密码

Connection类方法说明

Connection类用于获取到PostgreSQL数据库的连接，以下介绍Connection类常用的方法，详细内容阅读 Psycopg2 Connection 类。

Connection()构造函数
用于构造一个到PostgreSQL数据库的连接，常用的是使用connect()快捷函数构造数据库连接
connection.cursor()
用于从当前的数据库连接中获取一个Cursor对象（游标），用于执行SQL语句。
cursor = conn.cursor(cursor_factory=psycopg2.extras.RealDictCursor)

这里创建的是一个字典Cursor, 这样返回的数据, 都是字典的形式, 方便使用
connection.close()
关闭当前的数据库连接
connection.commit()
此方法提交当前事务。如果不调用这个方法，无论做了什么修改，数据不能保存到数据库中。
connection.rollback()
此方法会回滚任何更改数据库数据

Cursor类方法说明

Cursor类用于执行SQL语句，并返回执行结果，以下介绍Cursor类常用的方法，详细内容阅读 Psycopg2 Cursor 类。

cursor.execute(query)
用于执行SQL语句 query
cursor.mogrify(query)

会返回生成的sql脚本, 用以查看生成的sql是否正确
cursor.fetchall()

获取SQL执行结果中的所有记录，返回值是一个元组的列表，每一条记录是一个元组
cursor.fetchmany(([size=cursor.arraysize]))

获取SQL执行结果中指定条数的记录，记录数由size指定，当不指定size值时，默认为arraysize属性的值，arraysize属性的默认值是1；返回值是一个元组的列表，每一条记录是一个元组
cursor.fetchone()

获取执行结果中的一条记录
cursor.close()
关闭当前连接的游标
curosr.callproc(procname[, parameters])
这个程序执行的存储数据库程序给定的名称。该程序预计为每一个参数，参数的顺序必须包含一个条目
cursor.rowcount
只读属性，它返回数据库中的行的总数已修改，插入或删除最后 execute*()

psycopg2.pool模块说明

提供了一些纯Python类直接在客户端应用程序实现简单的连接池。

class psycopg2.pool.AbstractConnectionPool(minconn, maxconn, *args, **kwargs)

基类实现通用的基于密钥池代码。

自动创建新的minconn连接。池将支持的最大maxconn连接。* args,* * kwargs传递到connect()函数。

以下预计将由子类实现方法:

getconn(key=None)

得到一个空连接,并将其分配给key如果不是没有。

putconn(conn, key=None, close=False)

　put away 一个连接。

　　如果关闭是真的，则放弃池中的连接。

　closeall()

关闭池处理的所有连接。

请注意所有的连接都关闭，包括最终在应用程序中使用的连接。

下面的类，子类可以使用abstractconnectionpool。

class psycopg2.pool.SimpleConnectionPool(minconn, maxconn, *args, **kwargs)

不能在不同线程中共享的连接池。

请注意，这个池类仅用于单线程应用程序。

class psycopg2.pool.ThreadedConnectionPool(minconn, maxconn, *args, **kwargs)

一个连接池与线程模块一起工作。

注意这个池类可以安全地应用在多线程应用程序中。

Psycopg2中可用的异常错误类

异常错误类的继承关系如下：

StandardError
|__Warning
|__Error
   |__InterfaceError
   |__DatabaseError
      |__DataError
      |__OperationalError
         |__ psycopg2.extensions.QueryCanceledError
         |__ psycopg2.extensions.TransactionRollbackError
      |__IntegrityError
      |__InternalError
      |__ProgrammingError
      |__NotSupportedError

异常	描述
psycopg2.Warning	当有严重警告时触发，例如插入数据是被截断等等。
psycopg2.Error	警告以外所有其他错误类。
psycopg2.InterfaceError	当有数据库接口模块本身的错误（而不是数据库的错误）发生时触发。
psycopg2.DatabaseError	和数据库有关的错误发生时触发。
psycopg2.DataError	当有数据处理时的错误发生时触发，例如：除零错误，数据超范围等等。
psycopg2.OperationalError	指非用户控制的，而是操作数据库时发生的错误。例如：连接意外断开、数据库名未找到、事务处理失败、内存分配错误等等操作数据库是发生的错误。
psycopg2.IntegrityError	完整性相关的错误，例如外键检查失败等。
psycopg2.InternalError	数据库的内部错误，例如游标（cursor）失效了、事务同步失败等等。
psycopg2.ProgrammingError	程序错误，例如数据表（table）没找到或已存在、SQL语句语法错误、参数数量错误等等。
psycopg2.NotSupportedError	不支持错误，指使用了数据库不支持的函数或API等。例如在连接对象上使用.rollback()函数，然而数据库并不支持事务或者事务已关闭。

Psycopg2使用举例

简单的增加，查询记录

import psycopg2
import psycopg2.extras
import time

'''
    连接数据库
    returns:db
'''
def gp_connect():
    try:
        db = psycopg2.connect(dbname="testdb",
                              user="gpadmin",
                              password="gpadmin",
                              host="10.1.208.42",
                              port="5432")
        # connect()也可以使用一个大的字符串参数,
        # 比如”host=localhost port=5432 user=postgres password=postgres dbname=test”
        return db
    except psycopg2.DatabaseError as e:
        print("could not connect to Greenplum server",e)


if __name__ == '__main__':
    conn = gp_connect()
    print(conn)
    cur = conn.cursor(cursor_factory=psycopg2.extras.RealDictCursor)
    # 这里创建的是一个字典Cursor, 这样返回的数据, 都是字典的形式, 方便使用
    ret = cur.execute("CREATE TABLE public.gp_test (id serial PRIMARY KEY, num integer, data varchar);")
    conn.commit()
    # 提交到数据库中
    print(ret)
    ret = cur.execute("INSERT INTO public.gp_test (num, data) VALUES (%s, %s);",(300, "abc'def"))

    conn.commit()
    # 提交到数据库中
    print(cur.rowcount)  # 1
    # 返回数据库中的行的总数已修改，插入或删除最后 execute*().

    ret_sql = cur.mogrify("select * from pg_tables where tablename = %s;", ('gp_test',))
    # 返回生成的sql脚本, 用以查看生成的sql是否正确.
    # sql脚本必须以;结尾, 不可以省略.其次, 不管sql中有几个参数, 都需要用 % s代替, 只有 % s, 不管值是字符还是数字, 一律 % s.
    # 最后, 第二个参数中, 一定要传入元组, 哪怕只有一个元素, 像我刚才的例子一样, ('gp_test')这样是不行的.
    print(ret_sql.decode('utf-8'))  # select * from pg_tables where tablename = E'gp_test';

    cur.execute("select * from gp_test where num = %s;", (300,))
    pg_obj = cur.fetchone()
    print(pg_obj) # {'id': 1, 'num': 300, 'data': "abc'def"}

    conn.close() # 关闭连接

批量插入，查询

    conn = gp_connect()
    print(conn)
    cur = conn.cursor(cursor_factory=psycopg2.extras.RealDictCursor)
    # # 这里创建的是一个字典Cursor, 这样返回的数据, 都是字典的形式, 方便使用
    # ret = cur.execute("CREATE TABLE public.gp_test (id serial PRIMARY KEY, num integer, data varchar);")
    # conn.commit()
    # # 提交到数据库中
    # print(ret)
    gp_list = []
    for i in range(200):
        gp_list.append((i,'abc%s'%i))
    # print(gp_list)
    # 批量提交数据
    ret = cur.executemany("INSERT INTO public.gp_test (num, data) VALUES (%s, %s);", gp_list)
    conn.commit()
    # 提交到数据库中
    print(cur.query)  # 查看上一条执行的脚本
    print(cur.rowcount)  # 200
    # 返回数据库中的行的总数已修改，插入或删除最后 execute*().
    cur.execute("select  count(*) num from gp_test")
    pg_obj = cur.fetchone()
    print(pg_obj)  # {'num': 200}

    conn.close()  # 关闭连接

使用连接池，执行高性能的批量插入与查询

import psycopg2
import psycopg2.extras
import psycopg2.pool
from datetime import datetime

'''
    连接数据库
    使用数据库连接池
    returns:db
'''
def gp_connect():
    try:
        simple_conn_pool = psycopg2.pool.SimpleConnectionPool(minconn=1, maxconn=5,dbname="testdb",
                              user="gpadmin",
                              password="gpadmin",
                              host="10.1.208.42",
                              port="5432")
        # connect()也可以使用一个大的字符串参数,
        # 比如”host=localhost port=5432 user=postgres password=postgres dbname=test”
        # 从数据库连接池获取连接
        conn = simple_conn_pool.getconn()
        return conn
    except psycopg2.DatabaseError as e:
        print("could not connect to Greenplum server",e)


if __name__ == '__main__':
    conn = gp_connect()
    print(conn)
    cur = conn.cursor()
    # 批量查询大小
    batch_size = 1000
    gp_list = []
    for i in range(2000, 100000):
        gp_list.append((i,'abc%s'%i))
    # print(gp_list)

    # 开始时间
    start_time = datetime.now()
    # 批量提交数据execute_values性能大于executemany
    psycopg2.extras.execute_values(cur, "INSERT INTO public.gp_test (num, data) VALUES %s", gp_list)
    conn.commit()
    # 提交到数据库中
    cur.execute("select  *  from gp_test order by id")
    count = 0

    while True:
        count = count + 1
        # 每次获取时会从上次游标的位置开始移动size个位置，返回size条数据
        data = cur.fetchmany(batch_size)
        # 数据为空的时候中断循环
        if not data:
            break
        else:
            print(data[-1])  # 得到最后一条(通过元祖方式返回)
        print('获取%s到%s数据成功' % ((count - 1) * batch_size, count * batch_size))
    print('insert到fetchmany获取全量数据所用时间:', (datetime.now() - start_time).seconds) # 16s
conn.close()  # 关闭连接

执行高性能的批量更新与查询

import psycopg2
import psycopg2.extras
import psycopg2.pool
from datetime import datetime

'''
    连接数据库
    使用数据库连接池
    returns:db
'''
def gp_connect():
    ……略

if __name__ == '__main__':
    conn = gp_connect()
    print(conn)
    cur = conn.cursor()
    # 批量查询大小
    batch_size = 1000
    gp_uplist = [] # 更新列表
    for i in range(2000, 10000):
        gp_uplist.append((i,'def%s'%i))
    print(gp_uplist)

    # 开始时间
    start_time = datetime.now()
    # 批量提交数据execute_values性能大于executemany

    sql = "UPDATE public.gp_test SET data = TEST.data  " \
          "FROM (VALUES %s) AS TEST(num, data) " \
          "WHERE public.gp_test.num = TEST.num"
    # 批量更新语句模版 UPDATE TABLE SET TABLE.COL = XX.col
    # FROM (VALUES %s) AS XX(id_col,col)
    # WHERE TABLE.id_col = XX.id_col 
    # XX为别名
    psycopg2.extras.execute_values(cur, sql, gp_uplist, page_size=100)
    print(cur.query)
    conn.commit()
    # 提交到数据库中
    cur.execute("select  *  from gp_test order by id")
    count = 0

    while True:
        count = count + 1
        # 每次获取时会从上次游标的位置开始移动size个位置，返回size条数据
        data = cur.fetchmany(batch_size)
        # 数据为空的时候中断循环
        if not data:
            break
        else:
            print(data[-1])  # 得到最后一条(通过元祖方式返回)
        print('获取%s到%s数据成功' % ((count - 1) * batch_size, count * batch_size))
    print('update到fetchmany获取全量数据所用时间:', (datetime.now() - start_time).seconds) # 16s
conn.close()  # 关闭连接

使用服务端游标

当执行一个数据库查询时，Pscopg cursor通常将查询到的所有数据返回给客户端，如果返回的数据过大，则将占用客户端大量的内存。因此，psycopg提供了一种成为server side curosr机制，每次返回可控制数量的数据。

Server side cursor是使用PostgreSQL的DECLARE命令创建，并经过MOVE、FETCH和CLOSE命令处理的。

Psycopg通过命名的cursors装饰server side cursor的，而命名cursor是通过对cursor()方法指定name参数而创建的。

server side cursor允许用户在数据集中使用scroll()移动游标，并通过fetchone()和fetchmany()方法获取数据。

scrollable：控制游标是否可以向后移动
itersize：控制每次可以获取多少条数据，默认是2000

#逐条处理
with psycopg2.connect(database_connection_string) as conn:
    with conn.cursor(name='name_of_cursor') as cursor:

        cursor.itersize = 20000

        query = "SELECT * FROM ..."
        cursor.execute(query)

        for row in cursor:
         # process row

#2 一次处理多条
while True:
    rows = cursor.fetchmany(100)
    if len(rows) > 0:
        for row in rows:
            # process row
    else:
        break

来源：https://www.cnblogs.com/xiao-apple36/p/10362367.html

标签

cursor

psycopg2

数据库

test