Поделиться через

Использование Python для подключения и запуска команд SQL в Azure Cosmos DB для PostgreSQL

  • Применимо к: ✅ PostgreSQL

Это важно

Azure Cosmos DB для PostgreSQL больше не поддерживается для новых проектов. Не используйте эту службу для новых проектов. Вместо этого используйте одну из этих двух служб:

В этом кратком руководстве показано, как использовать код Python для подключения к кластеру и использовать инструкции SQL для создания таблицы. Затем вы вставляете, запрашиваете, обновляете и удаляете данные в базе данных. В этой статье предполагается, что вы знакомы с разработкой Python и знакомы с Azure Cosmos DB для PostgreSQL.

Установка библиотеки PostgreSQL

Примеры кода в этой статье требуют библиотеки psycopg2 . Вам потребуется установить psycopg2 с помощью диспетчера языковых пакетов (например, pip).

Подключение, создание таблицы и вставка данных

В следующем примере кода создается пул подключений к базе данных Postgres. Затем она использует функции cursor.execute с инструкциями SQL CREATE TABLE и INSERT INTO для создания таблицы и вставки данных.

Совет

В приведенном ниже примере кода используется пул подключений для создания подключений к PostgreSQL и управления ими. Настоятельно рекомендуется использовать пул подключений на стороне приложения, так как:

  • Это гарантирует, что приложение не будет создавать слишком много подключений к базе данных, поэтому можно будет избежать превышения ограничений на подключения.
  • Это может значительно повысить производительность — как с точки зрения задержки, так и с точки зрения пропускной способности. Процесс сервера PostgreSQL должен разделиться, чтобы обработать каждое новое подключение, а повторное использование подключения позволяет избежать этих издержек.

В следующем коде замените <кластер> вашим именем кластера и <паролем> вашего администратора или маркером идентификатора Microsoft Entra.

Примечание.

Этот пример закрывает подключение в конце, поэтому если вы хотите запустить другие примеры в статье в том же сеансе, не включайте # Clean up раздел при запуске этого примера.

import psycopg2
from psycopg2 import pool

# NOTE: fill in these variables for your own cluster
host = "c-<cluster>.<uniqueID>.postgres.cosmos.azure.com"
dbname = "citus"
user = "citus"
password = "<password>"
sslmode = "require"

# Build a connection string from the variables
conn_string = "host={0} user={1} dbname={2} password={3} sslmode={4}".format(host, user, dbname, password, sslmode)

postgreSQL_pool = psycopg2.pool.SimpleConnectionPool(1, 20,conn_string)
if (postgreSQL_pool):
    print("Connection pool created successfully")

# Use getconn() to get a connection from the connection pool
conn = postgreSQL_pool.getconn()

cursor = conn.cursor()

# Drop previous table of same name if one exists
cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS pharmacy;")
print("Finished dropping table (if existed)")

# Create a table
cursor.execute("CREATE TABLE pharmacy (pharmacy_id integer, pharmacy_name text, city text, state text, zip_code integer);")
print("Finished creating table")

# Create a index
cursor.execute("CREATE INDEX idx_pharmacy_id ON pharmacy(pharmacy_id);")
print("Finished creating index")

# Insert some data into the table
cursor.execute("INSERT INTO pharmacy  (pharmacy_id,pharmacy_name,city,state,zip_code) VALUES (%s, %s, %s, %s,%s);", (1,"Target","Sunnyvale","California",94001))
cursor.execute("INSERT INTO pharmacy (pharmacy_id,pharmacy_name,city,state,zip_code) VALUES (%s, %s, %s, %s,%s);", (2,"CVS","San Francisco","California",94002))
print("Inserted 2 rows of data")

# Clean up
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

При успешном выполнении кода возвращаются следующие данные:

Connection established
Finished dropping table
Finished creating table
Finished creating index
Inserted 2 rows of data

Распределение таблиц

Azure Cosmos DB для PostgreSQL предоставляет супер возможности распределения таблиц между несколькими узлами для масштабируемости. С помощью приведенной ниже команды можно распределить таблицу. Дополнительные сведения о create_distributed_table и столбце распределения см. здесь.

Примечание.

Распределение таблиц позволяет им расширяться на любые рабочие узлы, добавляемые в кластер.

# Create distributed table
cursor.execute("select create_distributed_table('pharmacy','pharmacy_id');")
print("Finished distributing the table")

Чтение данных

В следующем примере кода используются следующие API для чтения данных из базы данных:

  • cursor.execute с помощью инструкции SQL SELECT для чтения данных.
  • cursor.fetchall() принимает запрос и возвращает результирующий набор для итерации.
# Fetch all rows from table
cursor.execute("SELECT * FROM pharmacy;")
rows = cursor.fetchall()

# Print all rows
for row in rows:
    print("Data row = (%s, %s)" %(str(row[0]), str(row[1])))

Обновление данных

В следующем примере кода используется cursor.execute оператор SQL UPDATE для обновления данных.

# Update a data row in the table
cursor.execute("UPDATE pharmacy SET city = %s WHERE pharmacy_id = %s;", ("guntur",1))
print("Updated 1 row of data")

Удаление данных

В следующем примере кода выполняется cursor.execute инструкция SQL DELETE для удаления данных.

# Delete data row from table
cursor.execute("DELETE FROM pharmacy WHERE pharmacy_name = %s;", ("Target",))
print("Deleted 1 row of data")

Команда COPY для быстрого приема

Команда COPY может обеспечить огромную пропускную способность при приеме данных в Azure Cosmos DB для PostgreSQL. Команда COPY может принимать данные в файлах или из микропакетов данных в памяти для приема в реальном времени.

Команда COPY для загрузки данных из файла

Следующий код копирует данные из CSV-файла в таблицу базы данных. Чтобы код работал, требуется файл pharmacies.csv.

with open('pharmacies.csv', 'r') as f:
    # Notice that we don't need the `csv` module.
    next(f) # Skip the header row.
    cursor.copy_from(f, 'pharmacy', sep=',')
    print("copying data completed")

Команда COPY для загрузки данных в памяти

Следующий код копирует данные в память в таблицу.

data = [[3,"Walgreens","Sunnyvale","California",94006], [4,"Target","Sunnyvale","California",94016]]
buf = io.StringIO()
writer = csv.writer(buf)
writer.writerows(data)

buf.seek(0)
with conn.cursor() as cur:
    cur.copy_from(buf, "pharmacy", sep=",")

conn.commit()
conn.close()

Повторные попытки приложения при сбоях запросов к базе данных

Иногда запросы к базе данных из приложения могут завершаться ошибкой. Такие проблемы могут возникать при различных сценариях, включая сбой сети между приложением и базой данных, неправильный пароль и т. д. Некоторые проблемы могут быть временными и самостоятельно устраняться в течение нескольких секунд или минут. Для устранения временных ошибок можно настроить в приложении логику повторных попыток.

Настройка логики повторных попыток в приложении помогает улучшить взаимодействие с пользователем. В сценариях сбоя пользователи просто будут немного дольше ждать, пока приложение обслужит запросы, а не столкнутся с ошибками.

В приведенном ниже примере показано, как реализовать логику повторных попыток в вашем приложении. Фрагмент примера кода пытается выполнить запрос к базе данных каждые 60 секунд (до пяти раз) до достижения требуемого результата. Количество и частоту повторных попыток можно настроить в зависимости от требований вашего приложения.

В этом коде замените <кластер> именем вашего кластера и <пароль> паролем администратора.

import psycopg2
import time
from psycopg2 import pool

host = "c-<cluster>.<uniqueID>.postgres.cosmos.azure.com"
dbname = "citus"
user = "citus"
password = "<password>"
sslmode = "require"

conn_string = "host={0} user={1} dbname={2} password={3} sslmode={4}".format(
        host, user, dbname, password, sslmode)
postgreSQL_pool = psycopg2.pool.SimpleConnectionPool(1, 20, conn_string)

def executeRetry(query, retryCount):
    for x in range(retryCount):
        try:
            if (postgreSQL_pool):
                # Use getconn() to Get Connection from connection pool
                conn = postgreSQL_pool.getconn()
                cursor = conn.cursor()
                cursor.execute(query)
                return cursor.fetchall()
            break
        except Exception as err:
            print(err)
            postgreSQL_pool.putconn(conn)
            time.sleep(60)
    return None

print(executeRetry("select 1", 5))

Следующие шаги

  • Last updated on