これは、Python3のCOPYFROMに相当するバイナリです:
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
COPY用のファイルを書くための上記のアプローチを書き直しました。 Pythonの私のデータはNumPy配列にあるので、これらを使用するのは理にかなっています。 data
の例を次に示します。 100万行、7列の場合:
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
私のデータベースには、次のような2つのテーブルがあります。
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);
num_data_text
という名前の別の同様のテーブル 。
NumPyレコード配列の情報を使用してCOPY(テキスト形式とバイナリ形式の両方)用のデータを準備するための簡単なヘルパー関数を次に示します。
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)
これは、ヘルパー関数を使用して2つのCOPY形式の方法をベンチマークする方法です。
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)
これが最後の2つのtime_pgcopy
からの出力です コマンド:
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
したがって、NumPy→ファイルとファイル→データベースの両方のステップは、バイナリアプローチの方がはるかに高速です。明らかな違いは、PythonがCOPYファイルを準備する方法です。これはテキストに対して非常に低速です。一般的に、バイナリ形式は、このスキーマのテキスト形式として2/3の時間でデータベースに読み込まれます。
最後に、データベース内の両方のテーブルの値を比較して、数値が異なるかどうかを確認しました。行の約1.46%は、列s0
に対して異なる値を持っています 、この割合はs6
で6.17%に増加します (おそらく私が使用したランダムな方法に関連しています)。すべての70M32ビットフロート値間のゼロ以外の絶対差は、9.3132257e-010から7.6293945e-006の範囲です。テキストとバイナリの読み込み方法のこれらの小さな違いは、テキスト形式の方法に必要なfloat→text→float変換による精度の低下によるものです。