PythonのDFをPOSTGRESにUPSERTしたい

前提・実現したいこと

Pythonのpandas.DataFrameをPOSTGRESにUPSERTしたいですが調べてもわかりませんでした。SQLは初心者です。

データについて

カラム数が600程あります。
updateする場合は、特定カラムだけではなく、1行すべてupdate
conflictの判定には２つのカラム（ID,登録日時）を使いたい
POSTGRESに格納済のデータ行数は1000万行ほど、一度にUPSERTするのは10万行程

案１：psycopg2またはsqlalchemyから直接UPSERT
案２：tmpテーブルを作成してpandas.to_sqlで上げて、tmpから正式テーブルにupsert
案１、案２どちらでも（または別の手段でも）よいと考えています。高速に処理できるほうがうれしい。

発生している問題・エラーメッセージ

postgresのupsertはsetで１つ１つのカラム名を定義する必要がありそうで、カラム数が600もあると記述が大変。

案１の参考
valuesの定義を600も書かなくてはならないのか？すべてのカラム指定ができないのか？ソースは参考のページのコピーです。

python
1from sqlalchemy import create_engine, MetaData
2from sqlalchemy.dialects.postgresql import insert  # on_conflict_do_update が使える
3
4
5# テーブルの取得
6engine = create_engine(db_url)
7meta = MetaData(bind=engine)
8meta.reflect()
9table = meta.tables["test_conflict"]
10
11table.select().execute().fetchall()
12# [(2, 'msg2'), (1, 'msg1_updated')]
13
14# on_conflict_do_update の挙動を設定する
15# set_ で定義しているのが、PostgreSQL での 'do update set ' 以降の部分にあたる
16insert_stmt = insert(table)
17set_ = dict(id=insert_stmt.excluded.id, message=insert_stmt.excluded.message)
18insert_stmt = insert_stmt.on_conflict_do_update(index_elements=['id'],
19                                                set_=set_)
20# upsert の実行
21with engine.connect() as conn:
22    values = [dict(id=1, message='msg1_updated2'),
23              dict(id=3, message='msg3'),
24              dict(id=3, message='msg3_updated')]
25    conn.execute(insert_stmt, values)
26
27table.select().execute().fetchall()
28# [(2, 'msg2'), (1, 'msg1_updated2'), (3, 'msg3_updated')]
29