pyodbc 中的 Cursor#fast_executemany 如何加速 MS SQL Server 的批量插入？

使用 pyodbc 加速向 MS SQL Server 的批量插入：见解和解决方案

提高向 MS SQL Server 批量插入的效率使用 pyodbc 的表，请考虑利用其 Cursor#fast_executemany 功能的优势。在版本 4.0.19 中引入，此功能优化了插入过程，显着减少了执行时间。

当包含要插入的数据的 CSV 文件驻留在远程客户端而不是托管 SQL Server 实例的本地计算机上时（或可访问的 SMB/CIFS 网络位置），T-SQL BULK INSERT 命令可能不可行。在这种情况下，Cursor#fast_executemany 提供了一个引人注目的替代方案。

演示：

考虑将 1000 行数据插入到“fast_executemany_test”表中的场景。使用默认设置，操作大约需要 22 秒：

<code class="python">crsr.executemany(sql, params)</code>

通过简单地启用 Cursor#fast_executemany via：

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

您可以将插入加速到仅仅 1 秒，大幅削减执行时间受到一个重要因素的影响。利用此功能可以简化批量插入并提高数据导入任务的整体性能。

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