mysql和pgsql夸库查询插入

本文深入探讨了在MySQL环境中处理与PGSQL表的跨库操作,通过ETL方法实现了数据迁移。展示了利用SQL查询与代码逻辑结合,有效地将数据从多个源整合至目标数据库,特别关注于数据聚合、分组与排序的优化策略。重点介绍了自定义SQL语法的应用,包括使用数组、聚合函数与动态参数化查询,以及如何在实际业务场景中提高数据处理效率。

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当mysql中用到pgsql表的垮库操作时,首先可以使用ETL是可以解决的,今天学习了一种代码处理方式解决方案。


insert_sql = <<-sql
insert into #{audience_attributes_table}
select opxpid, "c", array_to_string(jx_array_sort(madlib.array_agg(pretargeting_id)), ',')
from (
select mt.opxpid as opxpid, ap.pretargeting_id as pretargeting_id
from #{master_table} mt
inner join
#{map_audiences_pretargetings}
on mt.hash_value = ap.audience_id
where mt.hash_key = 'aids'
and mt.hash_value in (#{aids.uniq.join(",")})
group by 1,2
) m
group by 1, 2;
sql


#拼装查询结果。

def map_audiences_pretargetings
pids = Pretargeting.find(:all, :select => :id, :conditions => ["start_date <= ? AND end_date >= ? AND approval_status = ?", Date.today + 3.days, Date.today - 3.days, true])
adjustments = AudiencesPretargeting.find_all_by_pretargeting_id(pids.collect(&:id)).collect{|ad_pg| [ad_pg.pretargeting_id,ad_pg.audience_id]}

adjustments_flattened = adjustments.map{ |adj| ",(#{adj[0]}, #{adj[1]})" }
"(
VALUES
(0, 0)
#{adjustments_flattened.join}
) AS ap (pretargeting_id, audience_id)"
end
<think>好的,我需要回答用户关于如何在MySQLPostgreSQL中存储写入图片的问题。首先,我得确认这两个数据库是否支持存储二进制数据,比如图片。 根据引用[1][2],虽然它们主要比较MySQLPostgreSQL的般特性,但提到PostgreSQL更适合处理复杂数据类型,比如地理数据,这可能意味着它对二进制数据的支持更好。而引用[3]提到PostgreSQL在分析数据方面的优势,虽然没有直接提到图片存储,但可能说明其处理大数据量的能力,包括二进制文件。 接下来,我需要回忆数据库存储二进制数据的常见方法。通常,数据库使用BLOB类型(MySQL)或BYTEA类型(PostgreSQL)来存储二进制数据。此外,PostgreSQL还有大对象(Large Object)功能,可以处理更大的文件。 对于具体实现步骤,用户可能需要知道如何创建表结构、插入图片数据以及读取图片。比如,在MySQL中使用BLOB类型,而在PostgreSQL中使用BYTEA或者大对象。同时,需要注意性能问题,比如大文件存储可能影响数据库性能,这时候可能需要考虑文件系统存储加数据库路径存储的方式。 还要提醒用户关于两种方法的优缺点:直接存储可能影响性能,但管理方便;存路径则性能更好,但需要处理文件系统的问题。此外,事务致性方面,如果使用文件系统存储,需要确保数据库文件系统操作的致性,这可能比较复杂。 最后,根据引用内容,用户可能需要根据具体场景选择。比如,如果需要事务支持高可靠性,PostgreSQL可能更适合存储图片,尤其是大文件。而如果应用以读取为主,结构简单,MySQL可能更合适。 总结步骤: 1. 确认数据库支持二进制类型:MySQL用BLOB,PostgreSQL用BYTEA或大对象。 2. 创建对应表结构。 3. 使用编程语言(如Python)读取图片文件并转换为二进制格式,然后插入数据库。 4. 考虑存储方式的优缺点,建议小文件用数据库存储,大文件用文件系统存储路径。 5. 引用相关的内容说明两者适用场景,帮助用户选择。</think>### MySQLPostgreSQL图片存储实现方法 两种数据库均可通过二进制数据类型存储图片,但实现方式存在差异: #### MySQL实现方式 1. **数据表定义** ```sql CREATE TABLE images ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(255), data LONGBLOB, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); ``` 2. **Python写入示例** ```python import mysql.connector def insert_image(file_path): with open(file_path, 'rb') as f: img_data = f.read() conn = mysql.connector.connect( host='localhost', user='root', password='', database='test' ) cursor = conn.cursor() cursor.execute("INSERT INTO images (name, data) VALUES (%s, %s)", (file_path, img_data)) conn.commit() ``` #### 二、PostgreSQL实现方式 1. **BYTEA类型方案** ```sql CREATE TABLE images_bytea ( id SERIAL PRIMARY KEY, name TEXT, data BYTEA, created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW() ); ``` 2. **大对象方案(支持4GB文件)** ```sql CREATE TABLE images_lob ( id SERIAL PRIMARY KEY, name TEXT, oid OID, created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW() ); ``` 3. **Python大对象操作** ```python import psycopg2 from psycopg2 import sql def store_large_object(file_path): conn = psycopg2.connect("dbname=test user=postgres") lobj = conn.lobject() with open(file_path, 'rb') as f: lobj.write(f.read()) cursor = conn.cursor() cursor.execute("INSERT INTO images_lob (name, oid) VALUES (%s, %s)", (file_path, lobj.oid)) conn.commit() ``` ### 存储策略对比 | 方案 | MySQL LONGBLOB | PostgreSQL BYTEA | PostgreSQL大对象 | |-----------|----------------|------------------|------------------| | 最大尺寸 | 4GB | 1GB | 4GB | | 内存消耗 | 高 | 中 | 低 | | 随机访问 | 不支持 | 不支持 | 支持 | | 事务致性 | 完整支持 | 完整支持 | 需要特殊处理 | ### 工程实践建议 1. **小文件存储(<10MB)** - 直接使用BYTEA/LONGBLOB类型存储 - 建立MD5哈希索引避免重复存储 $$ \text{hash} = \text{MD5}(data) $$ 2. **大文件存储(>10MB)** - 采用混合存储方案: - 文件系统存储原始文件 - 数据库存储元数据文件路径 - 使用触发器维护致性 ```sql -- PostgreSQL文件路径存储示例 CREATE TABLE image_metadata ( id UUID PRIMARY KEY, original_name TEXT, storage_path TEXT NOT NULL UNIQUE, file_size BIGINT CHECK(file_size > 0), checksum VARCHAR(32), created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW() ); ``` 3. **性能优化措施** - 启用TOAST存储(PostgreSQL自动压缩) - 配置合理的`max_allowed_packet`(MySQL) - 使用SSD存储提升IO性能 - 对图像元数据建立索引 ### 选型建议 1. **选择MySQL的场景** - 已有MySQL基础设施 - 简单文档管理系统 - 需要快速部署的Web应用[^1] 2. **选择PostgreSQL的场景** - 医疗影像归档系统(需要ACID保障) - GIS系统存储地理配图 - 需要版本控制的图像[^3] ### 注意事项 1. **内存管理** - 读取大BLOB时使用流式处理 ```python # PostgreSQL流式读取示例 def read_lob(oid): conn = psycopg2.connect(...) lobj = conn.lobject(oid) return lobj.read(4096) # 分块读取 ``` 2. **安全防护** - 限制最大上传尺寸 - 校验文件MIME类型 - 使用隔离事务处理上传 ```sql START TRANSACTION; SELECT pg_advisory_xact_lock(123); -- 执行上传操作 COMMIT; ``` 3. **备份策略** - 使用`pg_dump --blobs`备份PostgreSQL大对象 - MySQL启用`--hex-blob`导出选项 - 定期验证备份完整性
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