Wie beschleunigt man Masseneinfügungen in MS SQL Server mit Pyodbc?

Beschleunigung der Masseneinfügung in MS SQL Server mit Pyodbc

Masseneinfügungsvorgänge können die Leistung beim Einfügen großer Datensätze in Microsoft SQL Server erheblich verbessern. Dieser Artikel untersucht alternative Ansätze zur Optimierung solcher Einfügungen und geht dabei auf die spezifischen Herausforderungen ein, mit denen der in der Frage bereitgestellte Code konfrontiert ist.

Alternative Ansätze

1. Fast Executemany (Pyodbc 4.0.19): Neuere Versionen von Pyodbc (4.0.19) bieten die Funktion Cursor#fast_executemany, die die Ausführung mehrzeiliger Einfügungen beschleunigen soll. Wenn Sie crsr.fast_executemany auf „True“ setzen, können Sie möglicherweise eine deutliche Leistungssteigerung im Vergleich zur Standardmethode „executemany“ erzielen.

   <code class="python"># Connect to the database and create a cursor with fast_executemany enabled
   cnxn = pyodbc.connect(conn_str, autocommit=True)
   crsr = cnxn.cursor()
   crsr.fast_executemany = True
   
   # Execute the bulk insert operation with parameters
   sql = "INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (?, ?)"
   params = [(data1, data2) for (record_id, data1, data2) in data]
   crsr.executemany(sql, params)</code>

2. Iterieren mit Pandas DataFrame: Alternativ können Sie Pandas verwenden, um Ihre CSV-Daten in einen DataFrame einzulesen und dessen optimierte to_sql()-Methode zu nutzen. Dieser Ansatz optimiert das Einfügen von Daten und unterstützt verschiedene Optimierungen wie Chunking und Typkonvertierungen.

   <code class="python">import pandas as pd
   
   # Read CSV data into a DataFrame
   df = pd.read_csv(csv_file)
   
   # Establish a database connection
   engine = sqlalchemy.create_engine(conn_str)
   
   # Insert DataFrame into the database using `to_sql()`
   df.to_sql('table_name', con=engine, if_exists='append', index=False)</code>

3. Bulk Copy Interface (BCP): Das Bulk Copy Interface ( BCP) ist ein natives SQL Server-Dienstprogramm, das eine schnelle Datenübertragung zwischen Dateien und Datenbanktabellen ermöglicht. BCP bietet mehrere Leistungsvorteile gegenüber Standard-SQL-INSERT-Anweisungen.

   bcp {table_name} in {csv_file} -S {server} -d {database} -E

Leistungsvergleich

Der optimale Ansatz für Ihr spezifisches Szenario hängt von Faktoren wie Datengröße und Server ab Konfiguration und verfügbare Ressourcen. Im Allgemeinen bietet fast_executemany eine erhebliche Leistungsverbesserung gegenüber der Iteration über einen Cursor, während BCP in Masseneinfügungsszenarien häufig beide übertrifft.

Zusätzliche Überlegungen

• Datenprofilerstellung: Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten korrekt formatiert und eingegeben sind, um SQL-Konvertierungsfehler zu vermeiden, die den Einfügevorgang verlangsamen können.
• Server-Hardware: Stellen Sie sicher, dass Ihre SQL Server-Instanz über ausreichend Arbeitsspeicher, CPU usw. verfügt Speicherressourcen, um den Masseneinfügungsvorgang effizient abzuwickeln.
• Dateispeicherort: Für den T-SQL-Befehl BULK INSERT muss sich die CSV-Datei auf demselben Server oder einer zugänglichen Netzwerkfreigabe befinden. Fast_executemany und Pandas to_sql() hingegen sind hinsichtlich des Dateispeicherorts flexibler.

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