如何高效使用Python操作金仓数据库实现复杂查询？

嘿，朋友，你是不是也觉得搞数据库这事儿，听起来就头大？

别怕，咱今天就来聊聊怎么用 Python 搞定金仓数据库，特别是那种复杂查询的场景，就算....。

说实话，这玩意儿不难，但你得知道怎么玩。

先说说环境准备

先说说你得有 Python 环境，对吧？

建议用 3.7 以上版本，不然各种兼容性问题能让你头秃，勇敢一点...。

然后 你得装个驱动，叫 ksycopg2对， 挽救一下。 就是金仓官方推荐的 Python 驱动。

这个驱动是 C 写的， 性能不错，关键是——它支持 Python DB API 2.0 规范，你懂的，就是标准，容我插一句...。

安装的时候， 建议你用虚拟环境，这样不污染全局环境，干净又卫生：

python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install ksycopg2-latest

对了别忘了在命令行里施行下：

pip install ksycopg2

害，这年头，代码不装驱动，就像吃饭不拿筷子，你懂的。

连接数据库，走起！

连接金仓数据库， 其实就几行代码的事儿：

import ksycopg2
conn = ksycopg2.connect(
    database='TESTDB',
    user='SYSADMIN',
    password='********',
    host='192.168.10.20',
    port='54321'
)
cur = conn.cursor

对了别忘了再说说关一下游标和连接，不然会内存泄漏，你懂的，那叫一个酸爽，交学费了。。

施行查询，别整太复杂

比如你查个表：

cur.execute
rows = cur.fetchall
for row in rows:
    print

是不是特简单？

杀疯了！ 但你要是查的数据多， 比如几万条，那可不能一股脑全拉回来得用分批的方式，比如这样：

cur.execute
while True:
    batch = cur.fetchmany
    if not batch:
        break
    for rec in batch:
        # 处理数据

这样就不会把内存撑爆了对吧？

批量插入， 别再手写 insert 了

你要是想往数据库里插几万条数据，别用 executemany那玩意儿慢得一批。

推荐你用 execute_values 或者 execute_batch 快得飞起：，冲鸭！

from ksycopg2 import extras
data = 
extras.execute_values VALUES %s", data)
conn.commit
这俩方法能让你的批量插入快如闪电，你懂的，网络往返次数直接砍半。
错误处理， 别让程序崩了
比如你插入数据的时候，要是主键冲突了或者网络断了那可不能让它直接崩了得有容错机制：，也是醉了...

try:
    cur.execute VALUES ", )
    conn.commit
except IntegrityError as e:
    print
    conn.rollback
except OperationalError as e:
    print
    conn.rollback
finally:
    cur.close
    conn.close

对吧？
事务控制， 别让数据飞了
你得知道，事务这玩意儿，要么全成功，要么全回滚，不能半途而废：，拯救一下。

cur.execute VALUES ", )
conn.commit

对了别忘了每次操作完记得 commit不然你插了也白搭，改进一下。。
性能优化， 别让老板说你慢
你要是想让程序飞起来记得用 page_size比如：

cur.execute VALUES %s", , page_size=500)

恳请大家... 这样，每次插入 500 条，效率高得一批。
再说说说两句
当你.… 其实吧， Python 操作金仓数据库，说难也不难，就是你得知道怎么玩。
太坑了。 比如你得知道怎么连接、 怎么查、怎么插、怎么处理异常，还有怎么优化性能，这些都得门儿清。
当然 你要是想玩得更溜，记得用 ksql 或者 psql 命令行工具，直接看施行计划，看是不是用了索引，有没有慢查询，这些都得看。
还有， 定期跑一下 VACUUM 和 ANALYZE不然查询计划会跑偏，你懂的，脑子呢？。