如何使用 pyodbc 优化 MS SQL Server 中的批量插入操作？

使用 pyodbc 优化 MS SQL Server 中的批量插入操作

从 Python 代码高效地将大量数据插入 MS SQL Server 的挑战使用 pyodbc 需要仔细考虑。虽然迭代执行单个插入看似简单，但它可能会导致严重的性能瓶颈，尤其是在处理超过 1,300,000 行的数据集时。

一种潜在的解决方案是利用 T-SQL BULK INSERT 命令，该命令可以显着提高性能。加速数据摄取。但是，此方法要求数据文件位于与 SQL Server 实例相同的计算机上，或者位于服务器可访问的网络位置中。如果无法满足此条件，则必须探索替代方案。

探索 pyodbc 的 Fast ExecuteMany 功能

Pyodbc 4.0.19 版本引入了强大的性能优化技术：Cursor# fast_executemany。通过启用此功能，数据库连接可以在到服务器的单次往返中执行多个批量参数执行。

要利用 fast_executemany，只需将以下行添加到您的代码中：

<code class="python">crsr.fast_executemany = True</code>

此设置可以显着提高插入速度。在基准测试中，启用 fast_executemany 后，在 1 秒多一点的时间内将 1000 行插入数据库，而没有此优化则需要 22 秒。

优化循环执行

除了使用 fast_executemany 之外，还有其他策略可以微调循环执行的性能。

• 批处理参数列表：而不是迭代行并执行单独的插入语句，考虑将数据分组并使用executemany同时插入多行。
• 使用 Pandas DataFrame 进行批量插入：如果源数据存储在 Pandas DataFrame 中，则可以使用 pyodbc 的 to_sql( ) 方法来执行批量插入操作。此方法可以通过利用优化的特定于数据库的插入技术来显着提高性能。
• 数据库连接池：如果您预计处理多个并发请求，请考虑实施连接池以减少与打开相关的开销并关闭数据库连接。

通过实施这些优化，您可以显着加快使用 pyodbc 将大量数据插入 MS SQL Server 的过程。

以上是如何使用 pyodbc 优化 MS SQL Server 中的批量插入操作？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！