Python PostgreSQL 限制

简介

PostgreSQL 是一种开源的关系型数据库管理系统（RDBMS），被广泛用于 Web 应用程序开发。它支持多种数据类型，提供完整的ACID事务支持，并具有扩展性，高可靠性和透明性。

在使用 Python 访问 PostgreSQL 时，需要注意一些限制，本文将对这些限制进行详细介绍。

限制

参数化查询

在执行 SQL 查询时，应该使用参数化查询，而不是字符串插值。这样可以避免 SQL 注入攻击，并提高性能。

# 示例 1：字符串插值
cur.execute("SELECT * FROM users WHERE username = '%s'" % username)

# 示例 2：参数化查询
cur.execute("SELECT * FROM users WHERE username = %s", [username])

JSON 类型

PostgreSQL 支持 JSON 和 JSONB 类型，但它们并不是 Python 内置的类型。如果要将 JSON 数据存储在 PostgreSQL 中，应该使用第三方库 psycopg2-extras。

from psycopg2.extras import Json
cur.execute("INSERT INTO users (data) VALUES (%s)", [Json({'name': 'John', 'age': 30})])

大对象 (LOB)

在 PostgreSQL 中，大对象是一种特殊的数据类型，用于存储大量数据，比如图像和音频。要在 Python 中访问大对象，需要使用 psycopg2 的 LargeObjectManager 类。另外，大对象的读取和写入是基于事务的。所以，在写入数据时，应该注意提交事务，而在读取数据时，应该先开启事务。

import psycopg2
conn = psycopg2.connect("dbname=test user=postgres")
lo = conn.lobject(oid, mode='wb')
lo.write(data)
conn.commit()

lo = conn.lobject(oid, mode='rb')
data = lo.read()

并发控制

在使用 PostgreSQL 时，应该注意并发控制。由于 PostgreSQL 支持 ACID 事务，因此，在更新数据时，应该使用事务来保证数据的一致性。

此外，PostgreSQL 还支持悲观并发控制（PCC）和乐观并发控制（OCC）。PCC 在每次访问数据库时都会锁定数据，以防止其他事务更新该数据。OCC 在每次更新数据时都会检查该数据是否被其他事务更新，如果没有，就会更新该数据，并提交事务。否则，它将回滚事务。

结论

Python PostgreSQL 访问有一些限制，主要涉及参数化查询，JSON 类型，大对象和并发控制。开发人员应该了解这些限制，并在编写程序时遵循最佳实践，以保持代码的高质量和安全性。