我们有一个相当具体的应用程序，它使用 PostgreSQL 8.3 作为存储后端（使用 Python 和 psycopg2）。我们对重要表执行的操作在大多数情况下是插入或更新（很少删除或选择）。
出于理智的原因，我们创建了自己的类似Data Mapper的层，该层工作得相当好，但它有一个大瓶颈，即更新性能。当然，我不希望更新/替换方案与“插入空表”方案一样快，但如果再靠近一点会很好。
请注意，此系统没有并发更新
我们总是在更新时设置每行的所有字段，这可以从我在测试中使用“替换”这个词的术语中看出。到目前为止，我已经尝试了两种方法来解决我们的更新问题：
创建一个
replace()需要更新行数组的过程：CREATE OR REPLACE FUNCTION replace_item(data item[]) RETURNS VOID AS $$ BEGIN FOR i IN COALESCE(array_lower(data,1),0) .. COALESCE(array_upper(data,1),-1) LOOP UPDATE item SET a0=data[i].a0,a1=data[i].a1,a2=data[i].a2 WHERE key=data[i].key; END LOOP; END; $$ LANGUAGE plpgsql创建一个
insert_or_replace规则，以便除偶尔删除之外的所有内容都变为多行插入CREATE RULE "insert_or_replace" AS ON INSERT TO "item" WHERE EXISTS(SELECT 1 FROM item WHERE key=NEW.key) DO INSTEAD (UPDATE item SET a0=NEW.a0,a1=NEW.a1,a2=NEW.a2 WHERE key=NEW.key);
这些都加快了更新速度，尽管后者减慢了插入速度：
Multi-row insert : 50000 items inserted in 1.32 seconds averaging 37807.84 items/s
executemany() update : 50000 items updated in 26.67 seconds averaging 1874.57 items/s
update_andres : 50000 items updated in 3.84 seconds averaging 13028.51 items/s
update_merlin83 (i/d/i) : 50000 items updated in 1.29 seconds averaging 38780.46 items/s
update_merlin83 (i/u) : 50000 items updated in 1.24 seconds averaging 40313.28 items/s
replace_item() procedure : 50000 items replaced in 3.10 seconds averaging 16151.42 items/s
Multi-row insert_or_replace: 50000 items inserted in 2.73 seconds averaging 18296.30 items/s
Multi-row insert_or_replace: 50000 items replaced in 2.02 seconds averaging 24729.94 items/s
关于测试运行的随机注释：
- 所有测试都在数据库所在的同一台计算机上运行；连接到本地主机。
- 插入和更新以 500 个项目的批次应用于数据库，每个项目都在自己的事务中发送（更新）。
- 所有更新/替换测试都使用与数据库中已有的值相同的值。
- 所有数据都使用 psycopg2 adapt() 函数进行了转义。
- 所有表在使用前都被截断和清理（ADDED，在以前的运行中只发生截断）
该表如下所示：
CREATE TABLE item ( key MACADDR PRIMARY KEY, a0 VARCHAR, a1 VARCHAR, a2 VARCHAR )
所以，真正的问题是：我怎样才能加快更新/替换操作的速度呢？（我认为这些发现可能“足够好”，但我不想在不利用 SO 人群的情况下放弃 :)
也欢迎任何人暗示更优雅的 replace_item()，或证明我的测试完全被破坏的证据。
如果您想尝试重现，可以在此处获得测试脚本。不过记得先检查一下……它适用于我，但是……
您将需要编辑 db.connect() 行以适合您的设置。
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感谢 #postgresql @ freenode 中的 andres，我有另一个单查询更新测试；很像多行插入（上面列为 update_andres）。
UPDATE item
SET a0=i.a0, a1=i.a1, a2=i.a2
FROM (VALUES ('00:00:00:00:00:01', 'v0', 'v1', 'v2'),
('00:00:00:00:00:02', 'v3', 'v4', 'v5'),
...
) AS i(key, a0, a1, a2)
WHERE item.key=i.key::macaddr
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感谢#postgresql @ freenode 中的 merlin83 和下面的 jug/jwp，我有另一个使用插入到临时/删除/插入方法的测试（上面列为“update_merlin83 (i/d/i)”）。
INSERT INTO temp_item (key, a0, a1, a2)
VALUES (
('00:00:00:00:00:01', 'v0', 'v1', 'v2'),
('00:00:00:00:00:02', 'v3', 'v4', 'v5'),
...);
DELETE FROM item
USING temp_item
WHERE item.key=temp_item.key;
INSERT INTO item (key, a0, a1, a2)
SELECT key, a0, a1, a2
FROM temp_item;
我的直觉是，这些测试并不能很好地代表真实场景中的性能，但我认为这些差异足以说明最有希望进行进一步研究的方法。perftest.py 脚本还包含所有更新，供那些想要查看它的人使用。虽然它相当丑陋，所以不要忘记你的护目镜:)
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#postgresql @freenode 中的 andres 指出我应该使用插入到临时/更新变体（上面列为“update_merlin83 (i/u)”）进行测试。
INSERT INTO temp_item (key, a0, a1, a2)
VALUES (
('00:00:00:00:00:01', 'v0', 'v1', 'v2'),
('00:00:00:00:00:02', 'v3', 'v4', 'v5'),
...);
UPDATE item
SET a0=temp_item.a0, a1=temp_item.a1, a2=temp_item.a2
FROM temp_item
WHERE item.key=temp_item.key
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可能是最后的编辑：我更改了我的脚本以更好地匹配我们的负载场景，即使稍微扩大一点并添加一些随机性，这些数字似乎仍然存在。如果有人从其他场景中得到非常不同的数字，我会有兴趣了解它。