我正在阅读这篇关于 sqlalchemy 批量插入性能的文章。我尝试了基准测试中指定的各种方法 -SQLAlchemy ORM bulk_insert_mappings()
、SQLAlchemy Core
.不幸的是,要插入 1000 行,所有这些方法都需要大约 1 分钟才能插入它们。这是非常缓慢的。我也尝试了这里指定的方法 - 这需要我构建一个大型 SQL 语句,例如:
INSERT INTO mytable (col1, col2, col3)
VALUES (1,2,3), (4,5,6) ..... --- up to 1000 of these
这个原始SQL的插入是这样的:
MySession.execute('''
insert into MyTable (e, l, a)
values {}
'''.format(",".join(my_insert_str)))
使用这种方法,我将性能提高了 50x+ 倍,在 10-11 秒内达到 10000 次插入。
下面是使用内置库的方法的代码。
class MyClass(Base):
__tablename__ = "MyTable"
e = Column(String(256), primary_key=True)
l = Column(String(6))
a = Column(String(20), primary_key=True)
def __repr__(self):
return self.e + " " + self.a+ " " + self.l
.......
dict_list = []
for i, row in chunk.iterrows():
dict_list += [{"e" : row["e"], "l" : l, "a" : a}]
MySession.execute(
Myclass.__table__.insert(),
dict_list
)
以下是我连接到数据库的方式。
params = urllib.quote_plus("DRIVER={SQL Server Native Client 10.0};SERVER=servername;DATABASE=dbname;UID=user;PWD=pass")
engine = create_engine("mssql+pyodbc:///?odbc_connect=%s" % params )
MySession.configure(bind=engine, autoflush=False, expire_on_commit=False)
我的设置是否存在严重降低性能的问题?我尝试使用不同的数据库驱动程序 - pyodbc 和 pymssql。无论我尝试什么,我都无法接近他们在文章中声称的数字,即:
SQLAlchemy ORM: Total time for 100000 records 2.192882061 secs
SQLAlchemy ORM pk given: Total time for 100000 records 1.41679310799 secs
SQLAlchemy ORM bulk_save_objects(): Total time for 100000 records 0.494568824768 secs
SQLAlchemy ORM bulk_insert_mappings(): Total time for 100000 records 0.325763940811 secs
SQLAlchemy Core: Total time for 100000 records 0.239127874374 secs
sqlite3: Total time for 100000 records 0.124729156494 sec
我正在连接到 MS SQL Server 2008。如果我错过了任何其他细节,请告诉我。
原始SQL方法的问题在于它不是SQL注入安全的。因此,如果您有如何解决此问题的建议,那也将非常有帮助:)。
你正在做
MySession.execute(
Myclass.__table__.insert(),
dict_list
)
其中使用executemany()
.它与INSERT INTO ... VALUES ...
不同.要使用VALUES
,请执行以下操作:
MySession.execute(
Myclass.__table__.insert().values(dict_list)
)
作为旁注,SQL注入问题是使用参数解决的:
MySession.execute('''
insert into MyTable (e, l, a)
values (?, ?, ?), (?, ?, ?), ...
''', params)
这里的要点是,您不是在比较等效的构造。您没有在 SQLAlchemy 生成的查询中使用VALUES
,而是在文本 SQL 中使用,并且您没有在文本 SQL 中使用参数化,而是在 SQLAlchemy 生成的查询中使用。如果为已执行的 SQL 语句打开日志记录,您将确切地看到不同之处。