在PostgreSQL中批量/批量更新/提升

我不是一个DBA，但从我的理解，数据库不能真正有效地为许多小的查询。几个更大的查询好多了。例如，最好使用大批量插入(一次说100行)，而不是使用100个单线程。

现在，从我可以看到，SQL并没有提供任何语句来对表执行批量更新。这个词似乎令人困惑，所以我会解释一下我的意思。我有一个任意数据的数组，每个条目描述一个表中的一行。我想更新表中的某些行，每行使用数组中相应条目的数据。这个想法与批量插入非常相似。

例如：我的表可以有两列“id”和“some_col”。现在，描述批量更新数据的数组由三个条目(1，’first updated)，(2，’second updated’)和(3，’third updated’)组成。更新之前，表格包含：(1，’first’)，(2，’second’)，(3，’third’)。

我来过这个帖子：

Why are batch inserts/updates faster? How do batch updates work?

这似乎做了我想要的，但是我不能真正弄清楚语法的结尾。

我也可以删除所有需要更新的行，并使用批量插入重新插入，但是我觉得很难相信这实际上会更好。

我使用PostgreSQL 8.4，所以一些存储过程也可能在这里。然而，随着我计划最终开源项目，任何更多便携式的想法或方式在不同的RDBMS上做同样的事情是最受欢迎的。

跟进问题：如何做一个批处理“insert-or-update”/“upsert”语句？

检测结果

我执行了100次10次插入操作，分布在4个不同的表中(总共有1000个插入)。我在Django 1.3上测试了PostgreSQL 8.4后端。

结果如下：

>所有操作都通过Django ORM完成 – 每次通过?2.45秒，
>同样的操作，但没有Django ORM完成 – 每次通过?1.48秒，
>只能插入操作，而不查询数据库的序列值?0.72秒，
>只能插入10个块(总共100个块)?0.19秒的块，
>只插入操作，一个大执行块?0.13秒。
>仅插入操作，每个块约250个语句，?0.12秒。

结论：在单个connection.execute()中执行尽可能多的操作。 Django本身引入了大量的开销。

免责声明：除了默认主键索引之外，我没有引入任何索引，因此插入操作可能运行得更快。