在日常开发中，我们有时会需要对数据的插入操作进行定制。比如，如果表里已有某某记录就不写入新纪录，或者表里没该记录就插入，否则就更新。前者我们称为TryInsert，后者为InsertOrUpdate(也叫做upsert)。一般来说，很多orm框架都会附带这样的函数，但是如果你要批量插入数据，orm自带的函数就不太够用了。下面我们从手动拼SQL的角度来实现TryInsert和InsertOrUpdate。
考虑到现在流行的两大开源RDBMS对SQL标准支持比较落后，而早期的标准并没有这方面的标准语法，所以我们分成MySQL篇和Postgres篇来分别使用它们各自的方言解决上面提到的两个问题。
MySQL篇
原理解析
insert ignore into
插入如果报错（主键或者Unique键重复），会把错误转成警告，此时返回的影响行数为0，可以用来实现TryInsert()。
replace into
replace跟insert语法基本一致，是Mysql的扩展语法，官方的InsertOrUpdate，replace语句的基本逻辑如下：
ok:=Insert()
if !ok {
if duplicate-key { // key重复就删掉重新插入
Delete()
Insert()
}
}
从这里我们可以看出replace语句的影响行数，如果是插入，影响行数为1；如果是更新，删除再插入，影响行数为2。
Insert into ... on duplicate key update
也是MySQL扩展语法。... on duplicate key update的逻辑与replace差不多，唯一的区别就是如果插入的新值与旧值一样，默认返回的影响行数为0，所以这里的逻辑是如果新值和旧值相同就不作处理。
代码示例
下面是以golang为例，给出示例：
type User struct {
UserID int64 `gorm:"user_id"`
Username string `gorm:"username"`
Password string `gorm:"password"`
Address string `gorm:"address"`
}
func BulkTryInsert(data []*User) error{
str:=make([]string, 0, len(data))
param:=make([]interface{},0,len(data)*4) // 4个属性
for _,d:=range data {
str=append(str,"(?,?,?,?)")
param=append(d.UserID)
param=append(d.Username)
param=append(d.Password)
param=append(d.Address)
}
stmt:=fmt.Sprintf("INSERT IGNORE INTO table_name(user_id,username,password,address) VALUES %s",strings.Join(str,",") )
return DB.Exec(stmt, param...).Error
}
func BulkUpsert(data []*User) error{
str:=make([]string, 0, len(data))
param:=make([]interface{},0,len(data)*4) // 4个属性
for _,d:=range data {
str=append(str,"(?,?,?,?)")
param=append(d.UserID)
param=append(d.Username)
param=append(d.Password)
param=append(d.Address)
}
stmt:=fmt.Sprintf("REPLACE INTO table_name(user_id,username,password,address) VALUES %s",strings.Join(str,",") ) // 与上面的区别仅在这行的SQL
return DB.Exec(stmt, param...).Error
}
Postgres篇
原理解析
Insert into ... on conflict (...) do nothing
on conflict后面需要带上冲突的键，比如主键或者Unique约束。这条SQL的意思就如字面所示，当某某键存在重复冲突的时候，什么也不做，即TryInsert。
Insert into ... on conflict (...) do update set (...)
这条SQL就比较复杂了，Postgres这个语法表面上看比MySQL自由度更高，实际上非常繁琐笨重，不如MySQL务实。set的意思是，冲突时需要指定更新哪些属性，这是强制的，必须具体地说明每个字段，真是不友好啊。大概是要写成这样，其中EXCLUDED指代要插入的那条记录：
INSERT INTO ... on conflict (user_id, address) do update set password=EXCLUDED.password and username=EXCLUDED.username
代码示例
这次我们设想一种实用的场景，python经常被用作科学计算，pandas是大家偏爱的计算包，pandas的io部分提供了傻瓜式的读写文件和数据库里数据的函数，比如写数据库的to_sql，但是这个函数有局限性，它只能做到TryInsert和清空表数据再插入，对于upsert则无能为力。目前来说，我们只能手动实现它。
按照上面的解析，我们需要给每张表设置好UniqueConstraint才能使用这个语法。下面给出一个例子：
# 使用的是sqlalchemy
Base = declarative_base()
# 将一个list分割成m个大小为n的list
def chunks(a, n):
return [a[i:i + n] for i in range(0, len(a), n)]
class DBUser(Base):
__tablename__ = 'user' # UniqueConstraint和PrimaryKey至少要有一个
__table_args__ = (UniqueConstraint('user_id', 'address'),
{'schema': 'db'})
user_id = Column(BigInteger)
username = Column(String(200))
password = Column(String(200))
address = Column(String(200))
def dtype(self): # pandas需要的dtype
d = {c.name: c.type for c in self.__table__.c}
if 'id' in d:
el d['id'] # 一般id都是自动生成的，提供给pandas的dtype应该剔除id
return d
def fullname(self):
return self.__table_args__[-1]['schema'] + '.' + self.__tablename__
# 只要DBUser再提供一个Unique Constraint的属性列表，下面这两个函数就可以写成通用的函数
# 这里只是给出例子，点到为止
def bulk_try_insert(self, engine, data):
col = self.dtype().keys()
col_str = ','.join(col)
col_str = '(' + col_str + ')'
update_col = []
for c in col:
update_str = '{0}=EXCLUDED.{1}'.format(c, c)
update_col.append(update_str)
value_str = []
value_args = []
for d in data:
tmp_str = '(' + col.__len__() * '%s,'
tmp_str = tmp_str[:-1] + ')'
value_str.append(tmp_str)
for k in col:
value_args.append(d[k])
stmt= 'insert into ' + self.fullname() + col_str + 'values ' + ','.join(
value_str) + 'on conflict (user_id, address) do update set ' + ",".join(update_col)
engine.execute(stmt, value_args)
def bulk_insert_chunk(self, engine, data, n=1000):
d_list = chunks(data, n)
for a in d_list:
self.bulk_insert(engine, a)
来源：https://www.cnblogs.com/ripley/p/12045098.html