Telegram Group & Telegram Channel
👣 Небольшой пример как копировать данные между базами данных используя `go`, `pgx`, и `copy`

Предположим что у нас есть два коннекта к базе (одной или нескольким, это не важно). Далее используя io.Pipe() создаём Reader и Writer, и используя CopyTo() и CopyFrom() переносим данные.

r, w := io.Pipe()

doneChan := make(chan struct{}, 1)

go func() {
defer close(doneChan)

_, err := db1.PgConn().CopyTo(ctx, w, `copy table1 to stdin binary`)
if err != nil {
slog.Error("error", "error", err)
return
}
_ = w.Close()
doneChan <- struct{}{}
}()

_, err = db2.PgConn().CopyFrom(ctx, r, `copy table1 from stdout binary`)
_ = r.Close()

select {
case <-doneChan:
case <-ctx.Done():
}


Вся прелесть тут в том что используем наиболее быстрый способ с точки зрения PostgreSQL.

Используя `copy (select * from where ... order by ... limit ...) to stdout `можем регулировать нагрузку на чтение, следить за прогрессом и управлять копированием данных.

В качестве Reader может выступать что угодно, хоть файл csv, хоть другая СУБД, но тогда данные придётся дополнительно конвертировать в формат понимаемый PostgreSQL - csv или tsv, и использовать copy ... from stdin (format csv).

Нюанс: copy ... from stdin binary , binary обязывает использовать одинаковые типы данных, нельзя будет integer колонку перенести в колонку smallint, если такое требуется, то параметр binary надо опустить.

Весь код тут. И ещё немного кода для вдохновения.

@sqlhub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/sqlhub/1868
Create:
Last Update:

👣 Небольшой пример как копировать данные между базами данных используя `go`, `pgx`, и `copy`

Предположим что у нас есть два коннекта к базе (одной или нескольким, это не важно). Далее используя io.Pipe() создаём Reader и Writer, и используя CopyTo() и CopyFrom() переносим данные.


r, w := io.Pipe()

doneChan := make(chan struct{}, 1)

go func() {
defer close(doneChan)

_, err := db1.PgConn().CopyTo(ctx, w, `copy table1 to stdin binary`)
if err != nil {
slog.Error("error", "error", err)
return
}
_ = w.Close()
doneChan <- struct{}{}
}()

_, err = db2.PgConn().CopyFrom(ctx, r, `copy table1 from stdout binary`)
_ = r.Close()

select {
case <-doneChan:
case <-ctx.Done():
}


Вся прелесть тут в том что используем наиболее быстрый способ с точки зрения PostgreSQL.

Используя `copy (select * from where ... order by ... limit ...) to stdout `можем регулировать нагрузку на чтение, следить за прогрессом и управлять копированием данных.

В качестве Reader может выступать что угодно, хоть файл csv, хоть другая СУБД, но тогда данные придётся дополнительно конвертировать в формат понимаемый PostgreSQL - csv или tsv, и использовать copy ... from stdin (format csv).

Нюанс: copy ... from stdin binary , binary обязывает использовать одинаковые типы данных, нельзя будет integer колонку перенести в колонку smallint, если такое требуется, то параметр binary надо опустить.

Весь код тут. И ещё немного кода для вдохновения.

@sqlhub

BY Data Science. SQL hub




Share with your friend now:
tg-me.com/sqlhub/1868

View MORE
Open in Telegram


Data Science SQL hub Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Should I buy bitcoin?

“To the extent it is used I fear it’s often for illicit finance. It’s an extremely inefficient way of conducting transactions, and the amount of energy that’s consumed in processing those transactions is staggering,” the former Fed chairwoman said. Yellen’s comments have been cited as a reason for bitcoin’s recent losses. However, Yellen’s assessment of bitcoin as a inefficient medium of exchange is an important point and one that has already been raised in the past by bitcoin bulls. Using a volatile asset in exchange for goods and services makes little sense if the asset can tumble 10% in a day, or surge 80% over the course of a two months as bitcoin has done in 2021, critics argue. To put a finer point on it, over the past 12 months bitcoin has registered 8 corrections, defined as a decline from a recent peak of at least 10% but not more than 20%, and two bear markets, which are defined as falls of 20% or more, according to Dow Jones Market Data.

Why Telegram?

Telegram has no known backdoors and, even though it is come in for criticism for using proprietary encryption methods instead of open-source ones, those have yet to be compromised. While no messaging app can guarantee a 100% impermeable defense against determined attackers, Telegram is vulnerabilities are few and either theoretical or based on spoof files fooling users into actively enabling an attack.

Data Science SQL hub from ca


Telegram Data Science. SQL hub
FROM USA