For 루프 없이 Go를 사용하여 CSV에서 PostgreSQL로 대량 삽입
CSV 파일의 대량 데이터를 PostgreSQL 데이터베이스에 삽입할 수 있습니다. for 루프를 사용할 때 시간이 많이 걸립니다. 보다 효율적인 접근 방식은 pgx 라이브러리를 활용하여 대량 복사 작업을 수행하는 것입니다.
대량 삽입에 pgx 사용
이를 달성하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다.
- pgx 라이브러리를 가져오고 데이터베이스 연결을 설정합니다.
- CSV 파일을 열고 리더를 준비합니다.
- CopyFrom 메서드를 사용하여 CopyFrom 개체를 초기화합니다. pgx.Conn().
- CSV 파일 판독기를 CopyFrom 개체에 대한 데이터 소스로 전달합니다.
- COPY Destination_table FROM STDIN(FORMAT csv) 형식으로 대상 테이블 이름을 지정합니다.
- CopyFrom 개체를 실행하여 대량 삽입을 수행합니다.
코드 예
다음 Go 코드는 대량 삽입 방법을 보여줍니다. pgx를 사용하여 PostgreSQL 데이터베이스에 CSV 파일:
<code class="go">import ( "context" "fmt" "os" "github.com/jackc/pgx/v5" ) func main() { filename := "foo.csv" dbconn, err := pgx.Connect(context.Background(), os.Getenv("DATABASE_URL")) if err != nil { panic(err) } defer dbconn.Release() f, err := os.Open(filename) if err != nil { panic(err) } defer func() { _ = f.Close() }() res, err := dbconn.Conn().PgConn().CopyFrom(context.Background(), f, "COPY csv_test FROM STDIN (FORMAT csv)") if err != nil { panic(err) } fmt.Print(res.RowsAffected()) }</code>
이 접근 방식을 사용하면 for 루프의 오버헤드 없이 대규모 CSV 파일의 데이터를 효율적으로 대량 삽입할 수 있습니다. 이 방법은 대규모 데이터 세트를 처리하고 더 빠른 데이터 로드 성능을 보장하는 데 특히 유용합니다.
위 내용은 for 루프 없이 Go를 사용하여 CSV 파일의 데이터를 PostgreSQL에 효율적으로 대량 삽입하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Golang은 높은 동시성 작업에 더 적합하지만 Python은 유연성에 더 많은 장점이 있습니다. 1. Golang은 Goroutine 및 채널을 통해 동시성을 효율적으로 처리합니다. 2. Python은 GIL의 영향을받는 스레딩 및 Asyncio에 의존하지만 여러 동시성 방법을 제공합니다. 선택은 특정 요구 사항을 기반으로해야합니다.

Golang과 C의 성능 차이는 주로 메모리 관리, 컴파일 최적화 및 런타임 효율에 반영됩니다. 1) Golang의 쓰레기 수집 메커니즘은 편리하지만 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 2) C의 수동 메모리 관리 및 컴파일러 최적화는 재귀 컴퓨팅에서 더 효율적입니다.

선택 GOLANGFORHIGHERFERFERFORMANDCONDCURRENCY, TILDFORBECTERVICES 및 NNETWORKPRAMPHING; SELECTPYTHONFORRAPIDDEVENTURMENT, DATASCIENCE 및 MACHINEARNINGDUETOITSTINTIVENDEXTENDIVERIRIES.

Golang과 Python은 각각 고유 한 장점이 있습니다. Golang은 고성능 및 동시 프로그래밍에 적합하지만 Python은 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. Golang은 동시성 모델과 효율적인 성능으로 유명하며 Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리 생태계로 유명합니다.

Golang과 Python은 어떤 측면에서 사용하기 쉽고 부드러운 학습 곡선을 가지고 있습니까? Golang은 높은 동시성과 고성능 요구에 더 적합하며, 학습 곡선은 C 언어 배경을 가진 개발자에게는 비교적 온화합니다. Python은 데이터 과학 및 빠른 프로토 타이핑에 더 적합하며 학습 곡선은 초보자에게 매우 매끄 럽습니다.

Golang과 C는 각각 공연 경쟁에서 고유 한 장점을 가지고 있습니다. 1) Golang은 높은 동시성과 빠른 발전에 적합하며 2) C는 더 높은 성능과 세밀한 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

Golang은 빠른 개발 및 동시 프로그래밍에 적합한 반면 C는 극심한 성능과 기본 제어가 필요한 프로젝트에 더 적합합니다. 1) Golang의 동시성 모델은 Goroutine 및 Channel을 통한 동시성 프로그래밍을 단순화합니다. 2) C의 템플릿 프로그래밍은 일반적인 코드 및 성능 최적화를 제공합니다. 3) Golang의 쓰레기 수집은 편리하지만 성능에 영향을 줄 수 있습니다. C의 메모리 관리는 복잡하지만 제어는 괜찮습니다.

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