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python - 在 SQLAlchemy 中使用 bulk_update_mappings 更新具有不同值的多行

coder 2023-06-11 原文

我有两张 table Foo 和 Bar。我刚刚在 Bar 表中添加了一个新列 x，它必须使用 Foo 中的值来填充

class Foo(Base):
    __table__ = 'foo'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    x = Column(Integer, nullable=False)

class Bar(Base):
    __table__ = 'bar'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    x = Column(Integer, nullable=False)
    foo_id = Column(Integer, ForeignKey('foo.id'), nullable=False)

一种直接的方法是遍历 Bar 中的所有行，然后逐个更新它们，但这需要很长时间(Foo 和 Bar 中有超过 100k 行)

for b, foo_x in session.query(Bar, Foo.x).join(Foo, Foo.id==Bar.foo_id):
    b.x = foo_x
session.flush()

现在我想知道这是否是正确的做法 - 

mappings = []
for b, foo_x in session.query(Bar, Foo.x).join(Foo, Foo.id==Bar.foo_id):
    info = {'id':b.id, 'x': foo_x}
    mappings.append(info)
session.bulk_update_mappings(Bar, mappings)

没有太多关于 bulk_update_mappings 的示例。文档建议

All those keys which are present and are not part of the primary key are applied to the SET clause of the UPDATE statement; the primary key values, which are required, are applied to the WHERE clause.

因此，在这种情况下，id 将在 WHERE 子句中使用，然后使用字典中的 x 值进行更新对吧？

最佳答案

该方法在用法上是正确的。我唯一要改变的是像下面这样的东西

mappings = []
i = 0

for b, foo_x in session.query(Bar, Foo.x).join(Foo, Foo.id==Bar.foo_id):
    info = {'id':b.id, 'x': foo_x}
    mappings.append(info)
    i = i + 1
    if i % 10000 == 0:
        session.bulk_update_mappings(Bar, mappings)
        session.flush()
        session.commit()
        mappings[:] = []

session.bulk_update_mappings(Bar, mappings)

这将确保您没有太多数据卡在内存中，并且您不会一次向数据库执行太大的插入操作

关于python - 在 SQLAlchemy 中使用 bulk_update_mappings 更新具有不同值的多行，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/36272316/

多行bulk_update_mappingsmappingscodesessionpythonmysqlsqlalchemy

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