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O driver mssql-python suporta binary, varbinary, e image tipos de dados para Microsoft SQL.
O Microsoft SQL armazena dados binários nestes tipos de coluna:
| Tipo | Descrição | Tamanho máximo |
|---|---|---|
binary(n) |
Dados binários de comprimento fixo. | 8.000 bytes |
varbinary(n) |
Dados binários de comprimento variável. | 8.000 bytes |
varbinary(max) |
Grandes dados binários. | 2 GB |
image |
Dados binários grandes herdados (descontinuados). | 2 GB |
O driver mssql-python retorna dados binários como objetos Pythonbytes.
Quando armazenar o binário no banco de dados versus o sistema de arquivos:
- Armazene no banco de dados quando os arquivos são pequenos (menos de 1 MB), a consistência transacional com outros dados é importante, ou você precisa fazer backup de dados e arquivos juntos.
- Armazene no sistema de arquivos (ou Armazenamento de Blobs do Azure) quando os arquivos são grandes (mais de 1 MB), você precisa entregar CDN, ou precisa servir arquivos diretamente para clientes sem idas e voltas ao banco de dados.
- Como solução intermediária, o recurso FILESTREAM do SQL Server da Microsoft armazena dados no sistema de arquivos com consistência transacional.
Inserir dados binários
Passe objetos Python bytes como parâmetros; o driver os mapeia para colunas varbinary.
Insira bytes diretamente
Crie um objeto Python bytes e passe como parâmetro de consulta:
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()
Inserir a partir do arquivo
Leia um arquivo em modo binário e insira seu conteúdo:
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()
Inserir arquivo de imagem
Armazene arquivos de imagem com metadados detectando tipos MIME a partir de extensões de arquivo:
# 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")
Recuperar dados binários
O driver retorna valores de colunas varbinary e binary como objetos Python bytes.
Buscar coluna binária
Consulte colunas binárias e inspecione o objeto retornado 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
Salvar em arquivo
Recupere dados binários e escreva-os no 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")
Exportar linhas binárias para arquivos
Exporte múltiplas linhas binárias para arquivos locais:
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")
Insira valores binários NULL
Passe None para inserir um SQL NULL em uma coluna binária. Como #Documents é uma tabela temporária, declare primeiro os tipos dos parâmetros usando setinputsizes() para que o driver associe Content como 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
O driver normalmente infere os tipos de parâmetros através de SQLDescribeParam, mas não consegue resolver metadados de tipo para uma tabela ou variável temporária. Inserir None em uma coluna binary ou varbinary de um objeto temporário sem setinputsizes() gera ProgrammingError: Implicit conversion from data type varchar to varbinary(max) is not allowed. Passe uma entrada por parâmetro, em ordem, e use uma constante do tipo SQL, como mssql_python.SQL_VARBINARY para a coluna binária. Para uma tabela regular (permanente), o driver resolve o tipo automaticamente e você pode passar None diretamente.
Grandes dados binários
Para arquivos com mais de alguns megabytes de tamanho, insira todo o conteúdo em uma única gravação varbinary(max), em vez de ler o arquivo em pequenos blocos.
Transmitir arquivos grandes
Para arquivos grandes, processe em blocos:
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
Use cópia em massa para dados binários
Use o bulkcopy() método para inserir eficientemente múltiplos arquivos binários em uma única operação.
Importante
bulkcopy() carrega os dados por meio de uma conexão separada com o servidor, então a tabela de destino já deve existir e estar confirmada e visível para outras sessões. Se você criar a tabela no mesmo script com o autocommit desativado, chame conn.commit() antes de bulkcopy(). Tabelas temporárias locais (#name) não são suportadas porque são privadas da sessão que as criou. Um destino não confirmado ou inacessível faz com que bulkcopy() falhe devido a um timeout de Failed to retrieve destination metadata.
Por padrão, bulkcopy() mapeia cada valor em uma linha para uma coluna de tabela pela posição ordinal, então cada coluna deve ter um valor em ordem. Quando a tabela tem uma coluna identidade ou você preenche apenas algumas colunas, passe column_mappings para nomear explicitamente as colunas de destino. Caso contrário, os valores são deslocados para as colunas erradas e bulkcopy() falha.
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"]
Operações de dados binários
Use a função do HASHBYTES Microsoft SQL para comparar conteúdo binário sem buscar valores completos.
Comparar dados binários
Encontre linhas binárias que compartilham conteúdo idêntico calculando e comparando hashes de conteúdo no 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
Computar hash em Python
Calcule hashes SHA-256 em Python e armazene-os junto com dados binários:
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})
Codificar e decodificar dados binários
Converter dados binários para e de cadeias codificadas em 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")
Trabalho com formatos binários específicos
Esses exemplos mostram como validar e inserir formatos de arquivo comuns antes de armazená-los.
Documentos PDF
Verifique as assinaturas dos arquivos PDF antes de inseri-las:
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}
)
Imagens com PIL/Pillow
Redimensione as imagens usando o Pillow (PIL) antes de armazená-las para economizar espaço:
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))
Dados comprimidos
Reduza o armazenamento comprimindo dados binários com gzip antes da inserção:
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)
Práticas recomendadas
Aplique essas diretrizes para escolher o tipo de coluna correto e a estratégia de armazenamento para dados binários.
Use tipos de colunas apropriados
Escolha o tipo de coluna com base nas características dos seus dados:
Para diferentes casos de uso binários, selecione o tipo de dado Microsoft SQL apropriado:
-- 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
Considere o FILESTREAM para arquivos grandes
Para arquivos grandes (mais de 1 MB), considere o recurso FILESTREAM do Microsoft SQL, que armazena dados no sistema de arquivos. O FILESTREAM requer configuração do lado do servidor antes do 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")
Validar dados binários
Valide os tipos de arquivo verificando bytes mágicos (assinaturas de arquivo) antes de armazenar dados binários:
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})