Nota
L'accesso a questa pagina richiede l'autorizzazione. È possibile provare ad accedere o modificare le directory.
L'accesso a questa pagina richiede l'autorizzazione. È possibile provare a modificare le directory.
Il driver mssql-python supporta binary, varbinary, e image i tipi di dati per Microsoft SQL.
Microsoft SQL memorizza i dati binari in questi tipi di colonne:
| TIPO | Descrizione | Dimensioni massime |
|---|---|---|
binary(n) |
Dati binari a lunghezza fissa. | 8.000 byte |
varbinary(n) |
Dati binari a lunghezza variabile. | 8.000 byte |
varbinary(max) |
Dati binari di grandi dimensioni. | 2GB |
image |
Dati binari di grandi dimensioni precedenti (deprecati). | 2GB |
Il driver mssql-python restituisce dati binari come oggetti Pythonbytes.
Quando memorizzare il binario nel database rispetto al file system:
- Memorizza nel database quando i file sono piccoli (meno di 1 MB), la coerenza transazionale con altri dati è importante, oppure devi fare il backup insieme di dati e file.
- Memorizza nel file system (o Archiviazione BLOB di Azure) quando i file sono grandi (oltre 1 MB), quando serve la consegna CDN, oppure devi servire i file direttamente ai client senza fare i dati di andata e ritorno al database.
- Come soluzione intermedia, la funzionalità FILESTREAM di Microsoft SQL memorizza i dati nel file system con coerenza transazionale.
Inserire dati binari
Passa oggetti Python bytes come parametri; il driver li mappa a colonne varbinary.
Inserire byte direttamente
Crea un oggetto Python bytes e passalo come parametro di query:
import mssql_python
conn = mssql_python.connect(connection_string)
cursor = conn.cursor()
# Create a table to hold binary documents
cursor.execute("""
CREATE TABLE #Documents (
ID INT IDENTITY PRIMARY KEY,
Name NVARCHAR(255),
Content VARBINARY(MAX),
Size INT NULL,
ContentHash VARBINARY(32) NULL
)
""")
# Binary data as bytes
binary_data = b'\x00\x01\x02\x03\x04\x05'
cursor.execute(
"INSERT INTO #Documents (Name, Content) VALUES (%(name)s, %(content)s)",
{"name": "sample.bin", "content": binary_data}
)
conn.commit()
Inserire dal file
Leggi un file in modalità binaria e inserisci il suo contenuto:
def insert_file(cursor, file_path: str, name: str):
"""Insert a file as binary data."""
with open(file_path, "rb") as f:
content = f.read()
cursor.execute(
"INSERT INTO #Documents (Name, Content, Size) VALUES (%(name)s, %(content)s, %(size)s)",
{"name": name, "content": content, "size": len(content)}
)
insert_file(cursor, "image.png", "profile_picture.png")
conn.commit()
Inserisci file immagine
Memorizza i file immagine con i metadati rilevando i tipi MIME dalle estensioni dei file:
# Create a table to hold images
cursor.execute("""
CREATE TABLE #Images (
ID INT IDENTITY PRIMARY KEY,
FileName NVARCHAR(255),
FileSize INT NULL,
ContentType NVARCHAR(100) NULL,
Width INT NULL,
Height INT NULL,
ImageData VARBINARY(MAX),
Description NVARCHAR(MAX) NULL
)
""")
def insert_image(cursor, image_path: str, description: str):
"""Insert an image into the database."""
import os
with open(image_path, "rb") as f:
image_data = f.read()
cursor.execute("""
INSERT INTO #Images (FileName, FileSize, ContentType, ImageData, Description)
VALUES (%(filename)s, %(filesize)s, %(content_type)s, %(data)s, %(desc)s)
""", {
"filename": os.path.basename(image_path),
"filesize": len(image_data),
"content_type": get_content_type(image_path),
"data": image_data,
"desc": description
})
def get_content_type(path: str) -> str:
"""Determine MIME type from file extension."""
ext = path.lower().split(".")[-1]
types = {
"png": "image/png",
"jpg": "image/jpeg",
"jpeg": "image/jpeg",
"gif": "image/gif",
"pdf": "application/pdf",
}
return types.get(ext, "application/octet-stream")
Recuperare i dati binari
Il driver restituisce valori varbinari e binari delle colonne come oggetti Pythonbytes.
Recupera colonna binaria
Interroga le colonne binarie e ispeziona l'oggetto restituito bytes :
cursor.execute(
"SELECT LargePhotoFileName, LargePhoto FROM Production.ProductPhoto WHERE ProductPhotoID = %(id)s",
{"id": 70}
)
row = cursor.fetchone()
# LargePhoto is bytes
print(type(row.LargePhoto)) # <class 'bytes'>
print(len(row.LargePhoto)) # Number of bytes
Salvare su file
Recupera i dati binari e scrivili su disco:
def save_photo(cursor, photo_id: int, output_path: str):
"""Retrieve binary data and save to file."""
cursor.execute(
"SELECT LargePhoto FROM Production.ProductPhoto WHERE ProductPhotoID = %(id)s",
{"id": photo_id}
)
row = cursor.fetchone()
if row and row.LargePhoto:
with open(output_path, "wb") as f:
f.write(row.LargePhoto)
print(f"Saved {len(row.LargePhoto)} bytes to {output_path}")
else:
print("Photo not found or empty")
save_photo(cursor, 70, "output.gif")
Esporta righe binarie nei file
Esporta più righe binarie in file locali:
import os
def export_photos(cursor, output_dir: str):
"""Export product photos to a directory."""
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
cursor.execute("""
SELECT ProductPhotoID, LargePhotoFileName, LargePhoto
FROM Production.ProductPhoto
WHERE ProductPhotoID > 1
""")
count = 0
for row in cursor:
output_path = os.path.join(output_dir, f"{row.ProductPhotoID}_{row.LargePhotoFileName}")
with open(output_path, "wb") as f:
f.write(row.LargePhoto)
count += 1
print(f"Exported {count} photos to {output_dir}")
export_photos(cursor, "./photos")
Inserire valori binari NULL
Pass None per inserire un SQL NULL in una colonna binaria. Poiché #Documents è una tabella temporanea, dichiarare i tipi dei parametri utilizzando prima setinputsizes(), in modo che il driver associ Content come varbinary:
cursor.setinputsizes([(mssql_python.SQL_WVARCHAR, 255, 0), (mssql_python.SQL_VARBINARY, 0, 0)])
cursor.execute(
"INSERT INTO #Documents (Name, Content) VALUES (%(name)s, %(content)s)",
{"name": "empty", "content": None}
)
Note
Il driver normalmente deduce i tipi di parametri tramite SQLDescribeParam, ma non può risolvere i metadati di tipo per una tabellatemporanea o una variabile della tabella. L'inserimento di None in una colonna binary o varbinary di un oggetto temporaneo senza setinputsizes() genera ProgrammingError: Implicit conversion from data type varchar to varbinary(max) is not allowed. Passa una voce per parametro, in ordine, e usa una costante di tipo SQL come mssql_python.SQL_VARBINARY per la colonna binaria. Per una tabella normale (permanente), il driver risolve automaticamente il tipo ed è possibile passare direttamente None.
Dati binari di grandi dimensioni
Per file di oltre pochi megabyte, inserisci il contenuto completo in una singola scrittura varbinary(max ) invece di leggere il file in piccoli blocchi.
Trasmetti file di grandi dimensioni
Per file grandi, elaborare a blocchi:
def insert_large_file(conn, table: str, file_path: str, chunk_size: int = 8192):
"""Insert large file in chunks using updatetext-style approach."""
# Validate table name to prevent SQL injection
import re
if not re.match(r'^#{0,2}[A-Za-z_][A-Za-z0-9_.]*$', table):
raise ValueError(f"Invalid table name: {table}")
cursor = conn.cursor()
# Get file size
import os
file_size = os.path.getsize(file_path)
# Insert initial row with empty binary
cursor.execute(f"""
INSERT INTO {table} (Name, Content, Size)
VALUES (%(name)s, 0x, %(size)s);
SELECT SCOPE_IDENTITY();
""", {"name": os.path.basename(file_path), "size": file_size})
row_id = cursor.fetchval()
# For modern Microsoft SQL, better to use varbinary(max) and single insert
# This example shows streaming approach
with open(file_path, "rb") as f:
content = f.read()
cursor.execute(f"""
UPDATE {table} SET Content = %(content)s WHERE ID = %(id)s
""", {"content": content, "id": row_id})
conn.commit()
return row_id
Usa copia in blocco per i dati binari
Usa il bulkcopy() metodo per inserire in modo efficiente più file binari in un'unica operazione.
Importante
bulkcopy() carica i dati tramite una connessione separata al server, quindi la tabella di destinazione deve già esistere ed essere validata e visibile ad altre sessioni. Se crei la tabella nello stesso script con l'autocommit disattivato, chiama conn.commit() prima di bulkcopy(). Le tabelle temporanee locali (#name) non sono supportate perché sono private della sessione che le ha create. Una destinazione non confermata o irraggiungibile fa sì che bulkcopy() non riesca con un timeout di Failed to retrieve destination metadata.
Di default, bulkcopy() mappa ogni valore di una riga a una colonna di tabella per posizione ordinale, quindi ogni colonna deve avere un valore in ordine. Quando la tabella ha una colonna Identity o si popolano solo alcune colonne, passa column_mappings per specificare esplicitamente le colonne di destinazione. Altrimenti i valori si spostano sulle colonne sbagliate e bulkcopy() falliscono.
def bulk_insert_files(conn, table: str, file_paths: list[str]):
"""Bulk insert multiple binary files."""
import os
data = []
for path in file_paths:
with open(path, "rb") as f:
content = f.read()
data.append((os.path.basename(path), content, len(content)))
cursor = conn.cursor()
result = cursor.bulkcopy(table, data, column_mappings=["Name", "Content", "Size"])
conn.commit()
return result["rows_copied"]
Operazioni dati binarie
Usa la funzione di HASHBYTES Microsoft SQL per confrontare contenuti binari senza dover recuperare valori completi.
Confronta i dati binari
Trova righe binarie che condividono contenuti identici calcolando e confrontando gli hash dei contenuti in Microsoft SQL Server:
# Find rows with identical binary content by hash
cursor.execute("""
SELECT LargePhotoFileName, HASHBYTES('SHA2_256', LargePhoto) AS PhotoHash
FROM Production.ProductPhoto
WHERE ProductPhotoID > 1
""")
hashes = {}
for row in cursor:
hash_value = row.PhotoHash # bytes
if hash_value in hashes:
print(f"Duplicate: {row.LargePhotoFileName} matches {hashes[hash_value]}")
else:
hashes[hash_value] = row.LargePhotoFileName
Calcolare l'hash in Python
Calcola gli hash SHA-256 in Python e memorizzali insieme ai dati binari:
import hashlib
def insert_with_hash(cursor, name: str, content: bytes):
"""Insert binary data with computed hash."""
content_hash = hashlib.sha256(content).digest()
cursor.execute("""
INSERT INTO #Documents (Name, Content, ContentHash)
VALUES (%(name)s, %(content)s, %(hash)s)
""", {"name": name, "content": content, "hash": content_hash})
Codifica e decodifica dati binari
Converti i dati binari da e verso stringhe codificate in base64:
import base64
# Store base64-encoded string
def insert_base64(cursor, name: str, base64_data: str):
"""Insert base64-encoded data as binary."""
binary_data = base64.b64decode(base64_data)
cursor.execute(
"INSERT INTO #Documents (Name, Content) VALUES (%(name)s, %(content)s)",
{"name": name, "content": binary_data}
)
# Retrieve as base64
def get_as_base64(cursor, doc_id: int) -> str:
"""Retrieve binary data as base64 string."""
cursor.execute("SELECT Content FROM #Documents WHERE ID = %(id)s", {"id": doc_id})
row = cursor.fetchone()
return base64.b64encode(row.Content).decode("utf-8")
Lavoro con formati binari specifici
Questi esempi mostrano come validare e inserire formati di file comuni prima di memorizzarli.
Documenti PDF
Verifica le firme dei file PDF prima di inserirle:
def insert_pdf(cursor, pdf_path: str, title: str):
"""Insert a PDF document."""
with open(pdf_path, "rb") as f:
pdf_data = f.read()
# Verify it's a PDF (magic bytes)
if not pdf_data.startswith(b'%PDF'):
raise ValueError("Not a valid PDF file")
cursor.execute(
"INSERT INTO #Documents (Name, Content) VALUES (%(title)s, %(data)s)",
{"title": title, "data": pdf_data}
)
Immagini con PIL/Pillow
Ridimensiona le immagini usando Pillow (PIL) prima di conservarle per risparmiare spazio:
from PIL import Image
import io
import os
def insert_resized_image(cursor, image_path: str, max_size: tuple = (800, 600)):
"""Insert a resized image."""
# Open and resize
img = Image.open(image_path)
img.thumbnail(max_size, Image.LANCZOS)
# Convert to bytes
buffer = io.BytesIO()
img.save(buffer, format=img.format or "PNG")
image_bytes = buffer.getvalue()
cursor.execute("""
INSERT INTO #Images (FileName, Width, Height, ImageData)
VALUES (%(name)s, %(width)s, %(height)s, %(data)s)
""", {
"name": os.path.basename(image_path),
"width": img.width,
"height": img.height,
"data": image_bytes
})
def get_image_as_pil(cursor, image_id: int) -> Image.Image:
"""Retrieve image as PIL Image object."""
cursor.execute("SELECT ImageData FROM #Images WHERE ID = %(id)s", {"id": image_id})
row = cursor.fetchone()
return Image.open(io.BytesIO(row.ImageData))
Dati compressi
Ridurre lo spazio comprimendo i dati binari con gzip prima dell'inserimento:
import gzip
def insert_compressed(cursor, name: str, data: bytes):
"""Insert data with gzip compression."""
compressed = gzip.compress(data)
cursor.execute(
"INSERT INTO #Documents (Name, Content, Size) VALUES (%(name)s, %(content)s, %(size)s)",
{"name": name, "content": compressed, "size": len(data)}
)
def get_decompressed(cursor, data_id: int) -> bytes:
"""Retrieve and decompress data."""
cursor.execute(
"SELECT Content FROM #Documents WHERE ID = %(id)s",
{"id": data_id}
)
row = cursor.fetchone()
return gzip.decompress(row.Content)
Procedure consigliate
Applica queste linee guida per scegliere il tipo di colonna giusto e la strategia di archiviazione per i dati binari.
Usa tipi di colonne appropriati
Scegli il tipo di colonna in base alle caratteristiche dei tuoi dati:
Per diversi casi d'uso binari, seleziona il tipo di dato Microsoft SQL appropriato:
-- For small fixed-size binary (for example, hashes, UUIDs)
binary(32) -- SHA-256 hash
-- For variable-size binary up to 8KB (for example, thumbnails, small icons)
varbinary(8000)
-- For large binary data (for example, documents, images)
varbinary(max) -- Up to 2GB
Considera FILESTREAM per file di grandi dimensioni
Per file di grandi dimensioni (oltre 1 MB), considerate la funzione Microsoft SQL FILESTREAM, che memorizza i dati nel file system. FILESTREAM richiede la configurazione lato server prima dell'uso:
# FILESTREAM-enabled databases store large binaries more efficiently
# Access is still through normal queries but storage is file-based
large_binary_data = b"\x25\x50\x44\x46" + b"\x00" * 100 # sample data
cursor.execute("""
CREATE TABLE ##FileStreamDemo (Name NVARCHAR(100), Document VARBINARY(MAX))
""")
cursor.execute("""
INSERT INTO ##FileStreamDemo (Name, Document)
VALUES (%(name)s, %(content)s)
""", {"name": "large_doc.pdf", "content": large_binary_data})
cursor.execute("SELECT Name, DATALENGTH(Document) AS DocSize FROM ##FileStreamDemo")
row = cursor.fetchone()
print(f"{row.Name}: {row.DocSize} bytes")
Convalidare i dati binari
Valida i tipi di file controllando i magic byte (firme dei file) prima di memorizzare dati binari:
def insert_safe_image(cursor, name: str, data: bytes):
"""Insert image with validation."""
# Check file signatures (magic bytes)
signatures = {
b'\x89PNG': 'image/png',
b'\xff\xd8\xff': 'image/jpeg',
b'GIF87a': 'image/gif',
b'GIF89a': 'image/gif',
}
content_type = None
for sig, mime in signatures.items():
if data.startswith(sig):
content_type = mime
break
if content_type is None:
raise ValueError("Unknown or unsupported image format")
cursor.execute("""
INSERT INTO #Images (FileName, ContentType, ImageData)
VALUES (%(name)s, %(type)s, %(data)s)
""", {"name": name, "type": content_type, "data": data})