信息架构中的列信息丢失：如何解决？

信息架构中的列信息丢失：问题和解决方案

简介

在使用信息架构 (information_schema) 的 columns 表来获取特定表（例如“table_name”）的列信息时，有时可能会遇到“0 行”错误，表示无法获得任何结果。本篇文章将深入探讨导致此问题的原因并提供多种解决方案来解决它。

问题

当使用 pandas 库将数据加载到工作空间时，可能会出现此问题。这是因为 pandas 在加载数据时会创建一个临时表，该临时表不包含在 information_schema 中。当我们尝试使用 columns 表查询此临时表的列信息时，就会得到“0 行”的错误，因为该表不存在于信息架构中。

解决方案

解决此问题有以下几种方法：

1. 将临时表转换为持久表

我们可以使用以下 SQL 语句将临时表转换为持久表：

ALTER TABLE table_name_tmp RENAME TO table_name;

将临时表转换为持久表后，它将出现在信息架构中，我们可以正常查询其列信息。

2. 使用不同的方法获取列信息

我们还可以使用以下 SQL 语句获取列信息，而不依赖于 information_schema.columns：

SELECT column_name, data_type
FROM pg_catalog.pg_attribute
WHERE attrelid = (
  SELECT oid
  FROM pg_class
  WHERE relname = 'table_name'
);

此查询直接从系统目录中检索列信息，不受临时表影响。

3. 使用 pandas 的 to_sql() 方法

使用 pandas 的 to_sql() 方法可以将数据帧直接加载到已存在的表中。这将避免创建临时表，从而不会出现信息架构中列信息丢失的问题。

table_name.to_sql("table_name", con, if_exists="append", index=False)

推荐方法

推荐使用 解决方案 1 ，因为它最简单且最直接。但是，如果你需要更多的控制，可以使用 解决方案 2 或 解决方案 3 。

示例

以下示例演示了如何使用 解决方案 1 ：

import pandas as pd
table_name = pd.read_csv("data/name.csv", index_col=0)
table_name.to_sql("table_name", con, if_exists="append", index=False)

之后，你可以使用以下 SQL 语句获取列信息：

SELECT column_name, data_type
FROM information_schema.columns
WHERE table_name = 'table_name';

常见问题解答

1. 为什么 pandas 加载数据会创建临时表？

pandas 创建临时表是为了提高加载数据的性能，因为它可以先将数据存储在内存中，然后再批量插入到数据库中。

2. 除了上述解决方案之外，还有其他方法可以解决此问题吗？

是的，你还可以使用其他方法，例如使用 psycopg2 库或直接使用 SQLAlchemy 来查询数据库。

3. 为什么在某些情况下 to_sql() 方法不起作用？

to_sql() 方法可能不起作用的原因有很多，例如表不存在、数据库连接失败或数据类型不兼容。

4. 如何确定导致此问题的根本原因？

你可以使用以下命令来检查加载到临时表中的数据：

SELECT *
FROM pg_catalog.pg_tables
WHERE schemaname = 'public'
AND tablename LIKE '%tmp%';

这将显示所有以“tmp”结尾的临时表。

5. 如何防止此问题再次发生？

你可以通过直接使用 to_sql() 方法加载数据或定期将临时表转换为持久表来防止此问题再次发生。