Server端与Client端的Psycopg2Cursor性能差异问题

在使用 Psycopg2 Cursor 向 PostgreSQL 数据库发起查询时，有两种方式：一种是在 server 端执行查询（server-side cursor），另一种是在 client 端执行查询（client-side cursor）。虽然两种方式都可以使用 Psycopg2 完成，并且在某些场景下二者的速度并没有很大的差距，但是在某些情况下，server-side cursor 的性能却明显要比 client-side cursor 高，尤其是在大批量数据查询的场景下。

下面是使用 server-side cursor 的代码示例：

import psycopg2
from psycopg2.extras import RealDictCursor

conn = psycopg2.connect(
    user="username",
    password="password",
    host="localhost",
    port=5432,
    database="database_name"
)

with conn.cursor(cursor_factory=RealDictCursor) as cursor:
    cursor.execute("SELECT * FROM my_table")
    
    # fetch rows one by one
    while True:
        row = cursor.fetchone()
        if not row:
            break
        print(row)

conn.close()

上面这段代码中，我们使用 RealDictCursor 作为 cursor 的工厂函数，并将其传入 cursor() 方法中。这是因为 RealDictCursor 可以将查询结果按照 dict 的形式返回，易于数据处理。

需要注意的是，在使用 server-side cursor 时，必须要开启自动提交模式，这可以通过 autocommit=True 来实现。如果没有开启自动提交模式，在 fetch 完数据后会导致事务一直处于打开状态，无法关闭。

conn.autocommit = True

Server端与Client端的 Psycopg2 Cursor 性能差异问题〔

使用 server-side cursor 是一个解决方案，但实际上，在使用 Psycopg2 Cursor 进行查询时，还有一些其他的优化技巧，例如：

1. 尽量使用批量查询，而非一次一次地查询，可以显著提高查询效率。

2. 使用 readonly 事务模式。

conn.set_session(readonly=True, autocommit=True)

3. 使用 psycopg2 的 execute_values() 方法进行批量插入。

from psycopg2.extras import execute_values
import random

values = [(i, random.randint(10,20)) for i in range(1000000)]

with conn.cursor() as cursor:
    cursor.execute("""
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS test (id SERIAL PRIMARY KEY, num INTEGER);
    """)

    execute_values(cursor, "INSERT INTO test (id, num) VALUES %s", values, page_size=10000)

使用 execute_values() 方法插入数据比使用 execute() 方法一个一个插入数据要快很多。

综上所述，在使用 Psycopg2 Cursor 进行查询时，建议尽可能使用 server-side cursor，并且尝试采用上述的优化技巧，可以显著提高查询效率。

使用 server-side cursor 是一个解决方案，但实际上，在使用 Psycopg2 Cursor 进行查询时，还有一些其他的优化技巧，例如：

1. 尽量使用批量查询，而非一次一次地查询，可以显著提高查询效率。

2. 使用 readonly 事务模式。

conn.set_session(readonly=True, autocommit=True)

3. 使用 psycopg2 的 execute_values() 方法进行批量插入。

from psycopg2.extras import execute_values
import random

values = [(i, random.randint(10,20)) for i in range(1000000)]

with conn.cursor() as cursor:
    cursor.execute("""
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS test (id SERIAL PRIMARY KEY, num INTEGER);
    """)

    execute_values(cursor, "INSERT INTO test (id, num) VALUES %s", values, page_size=10000)

使用 execute_values() 方法插入数据比使用 execute() 方法一个一个插入数据要快很多。

综上所述，在使用 Psycopg2 Cursor 进行查询时，建议尽可能使用 server-side cursor，并且尝试采用上述的优化技巧，可以显著提高查询效率。