[파이썬] Psycopg2에서 Large objects 사용

06 Sep 2023

Psycopg2

하나의 데이터베이스 열에 저장하기에는 너무 큰 파일을 처리해야 하는 경우, PostgreSQL 데이터베이스의 Large Object 기능을 사용할 수 있습니다. Psycopg2는 Python에서 PostgreSQL을 다루는 데 사용되는 라이브러리입니다. 이번 포스트에서는 Psycopg2를 사용하여 Large Object를 다루는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

Psycopg2에서 Large Object 만들기

먼저, Psycopg2를 사용하여 Large Object를 생성하는 방법을 알아보겠습니다. 다음 코드는 데이터베이스에 Large Object를 만들고 해당 객체의 ID를 반환하는 예시입니다.

import psycopg2
import psycopg2.extensions

# 데이터베이스 연결 설정
conn = psycopg2.connect(database="mydatabase", user="myuser", password="mypassword", host="localhost")

# Large Object를 생성하기 위한 데이터베이스 연결을 확장
psycopg2.extensions.register_type(psycopg2.extensions.UNDEFINED, conn)

# Large Object를 생성하고 ID를 반환
def create_large_object(conn):
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("CREATE TABLE mytable (lo_oid OID)")
    cursor.execute("INSERT INTO mytable (lo_oid) VALUES (lo_creat(-1))")
    cursor.execute("SELECT lo_last_oid() FROM mytable")
    lo_oid = cursor.fetchone()[0]
    cursor.close()
    return lo_oid

large_object_id = create_large_object(conn)
print("Large Object ID:", large_object_id)

위의 코드에서는 create_large_object 함수를 호출하여 Large Object를 생성하고 해당 객체의 ID를 반환합니다. Large Object를 생성하기 위해 CREATE TABLE과 INSERT INTO 쿼리를 사용합니다. 반환된 ID를 통해 후속 작업을 수행할 수 있습니다.

Psycopg2에서 Large Object에 데이터 쓰기

Large Object를 생성한 후에는 데이터를 해당 객체에 쓸 수 있습니다. 다음 코드는 Large Object에 데이터를 쓰는 방법을 보여줍니다.

import psycopg2
import psycopg2.extensions

# 데이터베이스 연결 설정
conn = psycopg2.connect(database="mydatabase", user="myuser", password="mypassword", host="localhost")

# Large Object 데이터 쓰기
def write_data_to_large_object(conn, lo_oid, data):
    cursor = conn.cursor()
    lo_file = conn.loopen(lo_oid, psycopg2.extensions.LO_WRONLY)
    lo_file.write(data)
    lo_file.close()
    cursor.close()

data_to_write = "This is the data to be written to the Large Object"

write_data_to_large_object(conn, large_object_id, data_to_write)
print("Data written to the Large Object successfully!")

위의 코드에서는 write_data_to_large_object 함수를 사용하여 Large Object에 데이터를 쓸 수 있습니다. loopen 함수를 사용하여 Large Object를 열고 write 함수로 데이터를 쓰고, lo_file.close()를 사용하여 Large Object를 닫습니다.

Psycopg2에서 Large Object에서 데이터 읽기

Large Object에 데이터를 쓴 후에는 해당 객체에서 데이터를 읽을 수 있습니다. 다음 코드는 Large Object에서 데이터를 읽는 방법을 보여줍니다.

import psycopg2
import psycopg2.extensions

# 데이터베이스 연결 설정
conn = psycopg2.connect(database="mydatabase", user="myuser", password="mypassword", host="localhost")

# Large Object 데이터 읽기
def read_data_from_large_object(conn, lo_oid):
    cursor = conn.cursor()
    lo_file = conn.loopen(lo_oid, psycopg2.extensions.LO_RDONLY)
    data = lo_file.read()
    lo_file.close()
    cursor.close()
    return data

data_read = read_data_from_large_object(conn, large_object_id)
print("Data read from the Large Object:", data_read)

위의 코드에서는 read_data_from_large_object 함수를 사용하여 Large Object에서 데이터를 읽을 수 있습니다. loopen 함수를 사용하여 Large Object를 열고 read 함수로 데이터를 읽습니다.

Psycopg2에서 Large Object 삭제

Large Object 사용이 끝나면 해당 객체를 삭제할 수 있습니다. 다음 코드는 Large Object를 삭제하는 방법을 보여줍니다.

import psycopg2

# 데이터베이스 연결 설정
conn = psycopg2.connect(database="mydatabase", user="myuser", password="mypassword", host="localhost")

# Large Object 삭제
def delete_large_object(conn, lo_oid):
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT lo_unlink(%s)", (lo_oid,))
    cursor.close()

delete_large_object(conn, large_object_id)
print("Large Object deleted successfully!")

위의 코드에서는 delete_large_object 함수를 사용하여 Large Object를 삭제합니다. lo_unlink 함수를 사용하여 Large Object를 삭제합니다.

Psycopg2를 사용하여 Large Object를 만들고 데이터를 쓰고 읽는 방법에 대해 알아보았습니다. 이러한 기능을 사용하면 더 큰 파일을 처리할 수 있고, 데이터베이스에 효율적으로 대용량 데이터를 저장할 수 있습니다.