我访问远程服务器上的PostgreSQL数据库的标准过程是首先创建一个ssh隧道:sshusername1@remote.somewhere.com-L5432:localhost:5432-p222然后从另一个shell在python中运行我的查询:conn=psycopg2.connect("host=localhost"+"dbname="+conf.dbname+"user="+conf.user+"password="+conf.password)cur=conn.cursor()cur.execute(query)一旦创建了隧道，这段Python代码就可以很好地工作。但是，
Python的“浮点”类型和PostgreSQL的“double”类型是否基于相同的C实现？这可能不是这里真正的潜在问题，但无论如何，这是我在两种环境中尝试操纵小数字时得到的结果:在Python上(2.7.2GCC4.2.1，如果相关的话):>>>float('1e-310')1e-310在PostgreSQL(9.1.1)上:postgres#select1e-310::doubleprecision;ERROR:"0.00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
在我的应用程序中，我使用带有“文本”列的postgresql数据库表来存储腌制的python对象。作为数据库驱动程序，我使用的是psycopg2，直到现在我只将python字符串(不是unicode对象)传递给数据库并从数据库中检索字符串。在我最近决定以更好/正确的方式进行字符串处理并将以下结构添加到我的DB层之前，这基本上工作正常:psycopg2.extensions.register_type(psycopg2.extensions.UNICODE)psycopg2.extensions.register_type(psycopg2.extensions.UNICODEARRAY
我使用python有一段时间了，但从未使用过django。我正在接手另一个员工在离开我们公司之前所做的项目。我想知道选项postgresql和postgresql_psycopg2作为django的数据库驱动程序之间是否有区别。在一些关于如何设置django项目的文章和文档中，我只看到了postgresql和others我看过postgresql_psycopg2。我在文档(here或here)中找不到任何提到psycopg2的内容，所以这只是编写选项的旧方法吗？一个只是另一个的别名，还是它们实际上是不同的引擎？我也找不到任何其他SO问题。DATABASES={'default':{'
我目前正在分析维基百科转储文件；我正在使用python从中提取一堆数据并将其保存到PostgreSQL数据库中。因为这个文件很大(18GB)，所以我总是试图让事情变得更快。为了与PostgreSQL交互，我正在使用psycopg2，但这个模块似乎模仿了许多其他此类DBAPI。无论如何，我有一个关于cursor.executemany(command,values);的问题；在我看来，每1000个值执行一次executemany比为这500万个值中的每一个调用cursor.execute(command%value)更好(请确认或纠正我!)。但是，你看，我正在使用executemany将
我尝试在运行查询的数据库上的PostgreSQL中安装PL/Pythonv2.x语言:CREATEEXTENSIONplpythonu;(我从http://www.postgresql.org/docs/9.3/static/plpython.html得到的)但是我收到了这个错误:ERRO:nãopôdeacessararquivo"$libdir/plpython2":Nosuchfileordirectory**********Error**********ERRO:nãopôdeacessararquivo"$libdir/plpython2":Nosuchfileordirec
如何对使用postgresql的pythonDAL进行单元测试。在sqlite中，您可以为每个测试创建内存数据库，但这不能为postgresql完成。我想要一个可用于设置数据库并在测试完成后清理它的库。我正在使用Sqlalchemy作为我的ORM。 最佳答案 pg_tmp(1)是一个旨在简化此任务的实用程序。以下是您可能如何使用SQLAlchemy启动新连接:fromsubprocessimportcheck_outputfromsqlalchemyimportcreate_engineurl=check_output(['pg_t
等待事件等待事件是PostgreSQL 的重要优化工具。当您能查明会话为什么在等待资源以及会话在做什么时，您就能更好地减少瓶颈。您可以使用本节中的信息来查找可能的原因和纠正措施。目录等待事件概述BufferPinClient-ClientReadClient-ClientWriteCPUExtensionIO-BufFileReadIO-BufFileWriteIO-ControlFileWriteUpdateIO-DataFileImmediateSyncIO-DataFileReadIO-DSMFillZeroWriteIO-WALSyncIO-WALWriteIPC-ExecuteGat
现在我有一个日志解析器读取515mb的纯文本文件(一个文件代表过去4年的每一天)。我的代码目前是这样的:http://gist.github.com/12978.我使用过psyco(如代码中所示)，我也在编译它并使用编译后的版本。它每0.3秒执行大约100行。该机器是标准的15"MacBookPro(2.4ghzC2D，2GBRAM)这是否有可能运行得更快，或者这是对语言/数据库的限制？ 最佳答案 不要浪费时间分析。时间总是在数据库操作上。尽可能少做。只需最少的插入次数。三件事。一个。不要一遍又一遍地选择以符合日期、主机名和人员维度
这是我的UserProfile修改classUserProfile(models.Model):user=models.OneToOneField(User)fb_id=models.IntegerField(primary_key=True,null=False,blank=True)follows=models.ManyToManyField('self',related_name='followed_by',symmetrical=False)User.profile=property(lambdau:UserProfile.objects.get_or_create(user=
