基于CSV的大容量插入更新列

Question

我正在尝试基于CSV文件更新一个表。我有CSV中id和trim号的列表，我需要根据SQL表中的特定id更新Trim号。

到目前为止我写的剧本

-- Create a temporary table for the import
   drop table #InterpreterTrimNumbers
   CREATE TABLE #InterpreterTrimNumbers( 
  [SAPInterpreterId] int,
  TempTrimNumber varchar(100)
)

BEGIN TRANSACTION
  -- Bulk import into the temporary table
  BULK INSERT #InterpreterTrimNumbers FROM 'C:\CSVData\Trim numbers.csv' WITH (
    FIRSTROW = 2,
    FIELDTERMINATOR = ',',
    ROWTERMINATOR = '\n',
    ERRORFILE = 'C:\CSVData\Trim numbers-errors.csv',
    TABLOCK
  )

  update Interpreters set TrimNumber = (select TempTrimNumber from #InterpreterTrimNumbers where #InterpreterTrimNumbers.SAPInterpreterId = Interpreters.SAPInterpreterID )
  Commit Transaction

这一个返回1824行受影响，即使CSV文件只有110条记录。我只想用特定的SAPInterpreterID更新记录

任何帮助都是非常感谢的。

Answer 1

假设只有110个记录被插入到临时表中，并且ID在解释器表中是唯一的，那么语法应该是这样的。

UPDATE i 
SET TrimNumber = tempintr.TempTrimNumber
FROM Interpreters AS i INNER JOIN 
     #InterpreterTrimNumbers tempintr
     ON i.TrimNumber= tempintr.TempTrimNumber

您的查询之所以不能工作，是因为它试图更新解释器表中的每个数字。当临时表上有匹配时，是的，这就是您所需要的。但是，当没有匹配时，查询将返回NULL，导致不匹配的记录被更新为NULL。

Answer 2

df10 = pd.read_csv("/tmp/z34.csv")

iters = df10.iterrows()


    for index, row in iters:
        conn = psycopg2.connect(host=rds_host,
                           database=db_name,
                           user=name,
                           password=password)
   
    cur.execute(
                'UPDATE "master_brand" SET  "description" = %s, "created_at" = %s, 
                 "updated_at" = %s WHERE "master_brand"."brand_name" = %s',
                 [row['description'], row['created_at'], row['updated_at'],
                 row['brand_name']])
   
    conn.commit()
   
    conn.close()