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首頁(yè) 後端開發(fā) Python教學(xué) 如何使用 pyodbc 優(yōu)化 MS SQL Server 中的批次插入操作?

如何使用 pyodbc 優(yōu)化 MS SQL Server 中的批次插入操作?

Nov 02, 2024 pm 10:44 PM

How can I optimize bulk insert operations in MS SQL Server using pyodbc?

使用pyodbc 最佳化MS SQL Server 中的批次插入操作

從Python 程式碼有效地將大量資料插入MS SQL Server 的挑戰(zhàn)使用pyodbc 需要仔細(xì)考慮。雖然迭代執(zhí)行單一插入看似簡(jiǎn)單,但它可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的效能瓶頸,尤其是在處理超過(guò) 1,300,000 行的資料集時(shí)。

潛在的解決方案是利用 T-SQL BULK INSERT 命令,該命令可以顯著提高效能。加速資料攝取。但是,此方法要求資料檔案位於與 SQL Server 執(zhí)行個(gè)體相同的電腦上,或位於伺服器可存取的網(wǎng)路位置。如果無(wú)法滿足此條件,則必須探索替代方案。

探索 pyodbc 的 Fast ExecuteMany 功能

Pyodbc 4.0.19 版本引進(jìn)了強(qiáng)大的效能最佳化技術(shù):Cursor# fast_executemany。透過(guò)啟用此功能,資料庫(kù)連線可以在到伺服器的單次往返中執(zhí)行多個(gè)批次參數(shù)執(zhí)行。

要利用 fast_executemany,只需將以下行新增至您的程式碼:

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

此設(shè)定可以顯著提高插入速度。在基準(zhǔn)測(cè)試中,啟用 fast_executemany 後,在 1 秒多一點(diǎn)的時(shí)間內(nèi)將 1000 行插入資料庫(kù),而沒有此最佳化則需要 22 秒。

最佳化循環(huán)執(zhí)行

除了使用 fast_executemany之外,還有其他策略可以微調(diào)循環(huán)的效能

  • 批次參數(shù)清單:不要迭代行並執(zhí)行單獨(dú)的插入語(yǔ)句,而是考慮將資料分組並使用executemany同時(shí)插入多行。
  • 使用 Pandas DataFrame 進(jìn)行批次插入:如果來(lái)源資料儲(chǔ)存在 Pandas 中DataFrame,您可以利用pyodbc的to_sql()方法來(lái)執(zhí)行批次插入操作。此方法可以透過(guò)利用優(yōu)化的特定於資料庫(kù)的插入技術(shù)來(lái)顯著提高效能。
  • 資料庫(kù)連線池:如果您預(yù)計(jì)處理多個(gè)並發(fā)請(qǐng)求,請(qǐng)考慮實(shí)作連線池以減少與開啟相關(guān)的開銷並關(guān)閉資料庫(kù)連線。

透過(guò)實(shí)作這些最佳化,您可以使用下列指令大幅加快將大量資料插入 MS SQL Server 的過(guò)程: pyodbc。

以上是如何使用 pyodbc 優(yōu)化 MS SQL Server 中的批次插入操作?的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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