PostgreSQL 导入 XML 需先解析再转换为结构化数据后插入，常用方法有：①用 pg_read_file+xpath 解析本地小文件；②用 xmlstar/Python 转 CSV 后 copy 导入；③建临时 XML 表配合 XMLTABLE 处理复杂嵌套。
将 XML 数据导入 PostgreSQL 数据库，核心是先解析 XML 内容，再将其转换为 SQL 可处理的结构（如行、列），最后通过 INSERT 或 COPY 方式写入表中。PostgreSQL 本身不直接支持“XML 文件一键导入”，但提供了强大的 XML 函数和灵活的数据处理能力，结合外部 工具 或 SQL 脚本即可高效完成。
使用 pg_read_file + XML 函数解析并插入
适用于 XML 结构简单、体积不大（几 MB 以内）、且已存放在数据库服务器本地的情况。PostgreSQL 10+ 支持标准 XML 类型和 xpath()等函数，可直接在 SQL 中解析。
- 确保 XML 文件（如 /var/lib/postgresql/data/data.xml）位于 PostgreSQL 服务可读路径，并开启
superuser权限 - 用
pg_read_file()读取内容，转为XML类型，再用xpath()提取字段。例如提取多个id和name：
WITH xml_data AS (
SELECT XMLPARSE(CONTENT pg_read_file(‘/var/lib/postgresql/data/data.xml’)) AS doc
),
parsed AS (
SELECT
(xpath(‘//item/id/text()’, doc))[1]::text::int AS id,
(xpath(‘//item/name/text()’, doc))[1]::text AS name
FROM xml_data,
UNNEST(xpath(‘//item’, doc)) AS item_node
)
INSERT INTO my_table (id, name) SELECT id, name FROM parsed;
用 psql 命令行 + copy 配合外部解析（推荐）
更通用、安全、可控的方式：由客户端解析 XML 生成 CSV 或 SQL，再用 copy 或COPY导入。避免权限与路径限制，适合任意大小和结构的 XML。
- 用 Python（
xml.etree.ElementTree或lxml）或 Shell（xmlstar）将 XML 转为 CSV。例如用xmlstar提取：
xmlstar –text -t -o ‘”‘ -m “//item” -v “id” -o ‘”,”‘ -v “name” -o ‘”‘ -n data.xml > data.csv
- 确保目标表已存在（如
CREATE TABLE my_table (id INT, name TEXT);） - 在 psql 中执行：
copy my_table FROM 'data.csv' WITH (FORMAT csv, HEADER false, DELIMITER ',', QUOTE '"');
创建临时 XML 表 + 分步清洗入库
适合复杂嵌套 XML（含属性、多层子节点、命名空间），需分阶段校验和转换。
- 先建一个
temp_xml表存储原始 XML 文本：CREATE TEMP TABLE temp_xml (raw_content TEXT); - 用
COPY或INSERT把整个 XML 文件内容作为单条文本导入该表 - 再用
XMLPARSE转为 XML 类型，配合xpath、XMLTABLE（PostgreSQL 10+）展开结构化数据：
SELECT x.id, x.name
FROM temp_xml t,
XMLTABLE(
‘//item’
PASSING XMLPARSE(CONTENT t.raw_content)
COLUMNS
id INT PATH ‘id’,
name TEXT PATH ‘name’
) AS x;
— 结果可直接 INSERT INTO 目标表
注意事项与避坑点
实际操作中容易忽略的关键细节：
- XML编码 必须与数据库 encoding 一致（通常是 UTF8），否则解析报错或乱码；可用
iconv提前转换 - 含命名空间的 XML 需在
xpath或XMLTABLE中声明，例如xmlns:ns="http://example.com/ns" -
pg_read_file()只能读取 $PGDATA 目录及子目录，且需超级用户权限，生产环境慎用 - 大 XML 文件（>100MB）建议用流式解析（如 Python 的
SAX或iterparse），避免内存溢出
