实时数仓Hologres：使用Python访问Hologres

安装Python3.8

您可以基于Miniconda、Anaconda安装Python 3.8环境。如下内容以CentOS 7系统为例，安装Python 3.8版本。

1. 安装Python 3.8。
   您可以下载对应版本的Python，执行如下命令进行安装。

   # yum install centos-release-scl
   # yum install rh-python38
   # scl enable rh-python38 bash
   # python --version
   Python 3.8.6

2. 安装psycopg2模块。
   执行如下命令安装psycopg2模块。

    # pip install psycopg2-binary

连接Hologres

Python3.8环境和psycopg2安装完成之后，您可以执行如下操作并连接Hologres。

1. 加载psycopg2。
   如果需要使用psycopg2，您可以执行命令import psycopg2加载安装的psycopy2。
2. 创建数据库连接。
   您可以使用psycopg2.connect()函数连接Hologres，具体语法和参数说明如下所示。

   conn = psycopg2.connect(host="<Endpoint>", port=<Port>, dbname="<database>", user="<Access ID>", password="<Access Key>", application_name="<Application Name>")

   参数	描述
   host	Hologres实例的网络地址。 进入Hologres管理控制台的实例详情页，从实例配置获取网络地址。
   port	Hologres的实例端口。 进入Hologres管理控制台的实例详情页，从实例配置获取端口。
   dbname	Hologres创建的数据库名称。
   user	当前阿里云账号的AccessKey ID。 您可以单击AccessKey 管理，获取AccessKey ID。
   password	当前阿里云账号的AccessKey Secret。 您可以单击AccessKey 管理，获取AccessKey Secret。
   application_name	应用名，可选。 用于记录查询日志时识别SQL代表的应用含义。

使用Hologres

当您成功连接Hologres数据库之后，即可通过psycopg2进行数据开发操作。如下内容将指导您创建表、插入数据、查询和释放资源等操作。如果需要使用Fixed Plan能力实现更高性能的读写操作，需要配置相关GUC参数，请参见Fixed Plan加速SQL执行。

1. 创建游标。
   在进行数据开发之前，您需要执行命令cur = conn.cursor()来创建连接的游标。
2. 数据开发。
   1. 创建表
      您可以执行如下命令，创建一个表holo_test并定义表的数据类型为integer。您也可以根据业务需求定义表名称和数据类型。

      cur.execute("CREATE TABLE holo_test (num integer);")

   2. 插入数据
      您可以执行如下命令，为创建的表holo_test插入数据1~1000。

      cur.execute("INSERT INTO holo_test SELECT generate_series(%s, %s)", (1, 1000))

   3. 查询数据

      cur.execute("SELECT sum(num) FROM holo_test;")
      cur.fetchone()

3. 提交事务。
   在查询数据的命令之后，您需要执行命令conn.commit()提交事务，此操作可以确保操作已经提交。也可以把autocommit参数设置为true，实现SQL命令的自动提交。
4. 释放资源。
   为避免影响后续的操作，当操作执行完成后，您需要执行如下命令关闭游标并断开数据库连接。

   cur.close()
   conn.close()

Pandas DataFrame快速写入Hologres最佳实践

使用Python时，经常会使用Pandas将数据转换为DataFrame，并对DataFrame进行处理，最终将DataFrame导入Hologres，此时希望将DataFrame快速导入Hologres。导入时候常用to_sql函数，详情请参见Pandas。

# pip install Pandas==1.5.1

# 加载依赖
import pandas as pd
import psycopg2

# 生成连接字符串
host="hgpostcn-cn-xxxxxx-cn-hangzhou.hologres.aliyuncs.com"
port=80
dbname="demo"
user="LTAI5xxxxx"
password="fa8Kdgxxxxx"
application_name="Python Test"
conn = "postgresql+psycopg2://{}:{}@{}:{}/{}?application_name={}".format(user, password, host, port, dbname,application_name)
print(conn)

# 生成dataframe
data = [('1','1','1'),('2','2','2')]
cols = ('col1','col2','col3')
pd_data = pd.DataFrame(data, columns=cols)

# 定义callable函数
import csv
from io import StringIO

def psql_insert_copy(table, conn, keys, data_iter):
    """
    Execute SQL statement inserting data

    Parameters
    ----------
    table : pandas.io.sql.SQLTable
    conn : sqlalchemy.engine.Engine or sqlalchemy.engine.Connection
    keys : list of str
        Column names
    data_iter : Iterable that iterates the values to be inserted
    """
    # gets a DBAPI connection that can provide a cursor
    dbapi_conn = conn.connection
    with dbapi_conn.cursor() as cur:
        s_buf = StringIO()
        writer = csv.writer(s_buf)
        writer.writerows(data_iter)
        s_buf.seek(0)

        columns = ', '.join('"{}"'.format(k) for k in keys)
        if table.schema:
            table_name = '{}.{}'.format(table.schema, table.name)
        else:
            table_name = table.name

        sql = 'COPY {} ({}) FROM STDIN WITH CSV'.format(
            table_name, columns)
        cur.copy_expert(sql=sql, file=s_buf)

# 导入数据
pd_data.to_sql(
    name="pd_data",
    con=conn,
    if_exists="replace",
    index=False,
    method=psql_insert_copy
)

查看历史查询，验证已经使用COPY方式写入数据至Hologres。