INSERT ou UPDATE dados em massa do dataframe/CSV para o banco de dados PostgreSQL

Nesse caso específico, é melhor descer para o nível DB-API, porque você precisa de algumas ferramentas que não são expostas nem mesmo pelo SQLAlchemy Core diretamente, como copy_expert() . Isso pode ser feito usando raw_connection() . Se seus dados de origem são um arquivo CSV, você não precisa de pandas nesse caso. Comece criando uma tabela de preparo temporária, copie os dados para a tabela temporária e insira na tabela de destino com tratamento de conflitos:

conn = engine.raw_connection()

try:
    with conn.cursor() as cur:
        cur.execute("""CREATE TEMPORARY TABLE TEST_STAGING ( LIKE TEST_TABLE )
                       ON COMMIT DROP""")

        with open("your_source.csv") as data:
            cur.copy_expert("""COPY TEST_STAGING ( itemid, title, street, pincode )
                               FROM STDIN WITH CSV""", data)

        cur.execute("""INSERT INTO TEST_TABLE ( itemid, title, street, pincode )
                       SELECT itemid, title, street, pincode
                       FROM TEST_STAGING
                       ON CONFLICT ( itemid )
                       DO UPDATE SET title = EXCLUDED.title
                                   , street = EXCLUDED.street
                                   , pincode = EXCLUDED.pincode""")

except:
    conn.rollback()
    raise

else:
    conn.commit()

finally:
    conn.close()

Se, por outro lado, seus dados de origem forem o DataFrame , você ainda pode usar COPY passando uma função como method= para to_sql() . A função pode até ocultar toda a lógica acima:

import csv

from io import StringIO
from psycopg2 import sql

def psql_upsert_copy(table, conn, keys, data_iter):
    dbapi_conn = conn.connection

    buf = StringIO()
    writer = csv.writer(buf)
    writer.writerows(data_iter)
    buf.seek(0)

    if table.schema:
        table_name = sql.SQL("{}.{}").format(
            sql.Identifier(table.schema), sql.Identifier(table.name))
    else:
        table_name = sql.Identifier(table.name)

    tmp_table_name = sql.Identifier(table.name + "_staging")
    columns = sql.SQL(", ").join(map(sql.Identifier, keys))

    with dbapi_conn.cursor() as cur:
        # Create the staging table
        stmt = "CREATE TEMPORARY TABLE {} ( LIKE {} ) ON COMMIT DROP"
        stmt = sql.SQL(stmt).format(tmp_table_name, table_name)
        cur.execute(stmt)

        # Populate the staging table
        stmt = "COPY {} ( {} ) FROM STDIN WITH CSV"
        stmt = sql.SQL(stmt).format(tmp_table_name, columns)
        cur.copy_expert(stmt, buf)

        # Upsert from the staging table to the destination. First find
        # out what the primary key columns are.
        stmt = """
               SELECT kcu.column_name
               FROM information_schema.table_constraints tco
               JOIN information_schema.key_column_usage kcu 
               ON kcu.constraint_name = tco.constraint_name
               AND kcu.constraint_schema = tco.constraint_schema
               WHERE tco.constraint_type = 'PRIMARY KEY'
               AND tco.table_name = %s
               """
        args = (table.name,)

        if table.schema:
            stmt += "AND tco.table_schema = %s"
            args += (table.schema,)

        cur.execute(stmt, args)
        pk_columns = {row[0] for row in cur.fetchall()}
        # Separate "data" columns from (primary) key columns
        data_columns = [k for k in keys if k not in pk_columns]
        # Build conflict_target
        pk_columns = sql.SQL(", ").join(map(sql.Identifier, pk_columns))

        set_ = sql.SQL(", ").join([
            sql.SQL("{} = EXCLUDED.{}").format(k, k)
            for k in map(sql.Identifier, data_columns)])

        stmt = """
               INSERT INTO {} ( {} )
               SELECT {}
               FROM {}
               ON CONFLICT ( {} )
               DO UPDATE SET {}
               """

        stmt = sql.SQL(stmt).format(
            table_name, columns, columns, tmp_table_name, pk_columns, set_)
        cur.execute(stmt)

Você então inseriria o novo DataFrame usando

df.to_sql("test_table", engine,
          method=psql_upsert_copy,
          index=False,
          if_exists="append")

Usando este método, upserting ~ 1.000.000 linhas levou cerca de 16s nesta máquina com um banco de dados local.