pyodbc - 非常慢的批量插入速度

Posted 2023-02-15

【中文标题】pyodbc - 非常慢的批量插入速度

【英文标题】：pyodbc - very slow bulk insert speed

【发布时间】：2011-08-07 07:47:01

【问题描述】：

有了这张桌子：

CREATE TABLE test_insert (
    col1 INT,
    col2 VARCHAR(10),
    col3 DATE
)

以下代码需要 40 秒才能运行：

import pyodbc

from datetime import date


conn = pyodbc.connect('DRIVER=SQL Server Native Client 10.0;'
    'SERVER=localhost;DATABASE=test;UID=xxx;PWD=yyy')

rows = []
row = [1, 'abc', date.today()]
for i in range(10000):
    rows.append(row)

cursor = conn.cursor()
cursor.executemany('INSERT INTO test_insert VALUES (?, ?, ?)', rows)

conn.commit()

与 psycopg2 的等效代码只需要 3 秒。我不认为 mssql 比 postgresql 慢得多。关于如何在使用 pyodbc 时提高批量插入速度的任何想法？

编辑：在 ghoerz 的发现之后添加一些注释

在pyodbc中，executemany的流量为：

准备声明 为每组参数循环 绑定参数集 执行

在ceODBC中，executemany的流向是：

准备声明 绑定所有参数 执行

【问题讨论】：

尝试使用显式事务。

阅读***.com/questions/1063770/…，pyodbc 似乎不支持显式事务。

我不是这样读的。您关闭自动提交，并且必须显式调用回滚或提交。但是，我不知道它是否会有所作为，但我会自己尝试。

您所描述的正是我的代码所做的。自动提交默认关闭。

我看不出有什么原因会变慢。什么版本的 SQL Server，安装是标准安装，即没有有趣的配置等？喜欢从 USB 等运行数据库？您也可以尝试将 SQL Profiler 附加到数据库，看看您是否可以发现效率低下的原因，但是您在 c# 中的等效代码在我的电脑上执行不到 3 秒。

【参考方案1】：

我在使用 executemany() 将 pyODBC 插入 SQL Server 2008 数据库时遇到了类似的问题。当我在 SQL 端运行探查器跟踪时，pyODBC 正在创建一个连接，准备参数化的插入语句，并为一行执行它。然后它会取消准备语句，并关闭连接。然后它对每一行重复这个过程。

我无法在 pyODBC 中找到任何不这样做的解决方案。我最终切换到 ceODBC 来连接 SQL Server，它正确使用了参数化语句。

【讨论】：

感谢您的确认和提示。我已将其归档为code.google.com/p/pyodbc/issues/detail?id=250

【参考方案2】：

与 Postgres (psycopg2) 和 Oracle (cx_Oracle) 中的批量操作相比，尝试使用 pyodbc 将 +2M 行插入 MSSQL 所花费的时间非常长。我没有使用 BULK INSERT 操作的权限，但是可以通过下面的方法解决问题。

许多解决方案正确地建议了 fast_executemany，但是，正确使用它有一些技巧。首先，我注意到当在 connect 方法中将 autocommit 设置为 True 时，pyodbc 在每一行之后提交，因此必须将其设置为 False。当一次插入超过 20k 行时，我还观察到非线性减速，即插入 10k 行是亚秒级，但 50k 是 20 秒以上。我假设事务日志变得非常大并且减慢了整个事情的速度。因此，您必须在每个块之后分块您的插入和提交。我发现每个块 5k 行提供了良好的性能，但这显然取决于许多因素（数据、机器、数据库配置等......）。

import pyodbc

CHUNK_SIZE = 5000

def chunks(l, n):
    """Yield successive n-sized chunks from l."""
    for i in xrange(0, len(l), n): #use xrange in python2, range in python3
        yield l[i:i + n]

mssql_conn = pyodbc.connect(driver='ODBC Driver 17 for SQL Server',
                            server='<SERVER,PORT>',
                            timeout=1,
                            port=<PORT>,
                            uid=<UNAME>, 
                            pwd=<PWD>,
                            TDS_Version=7.2,
                            autocommit=False) #IMPORTANT

mssql_cur = mssql_conn.cursor()
mssql_cur.fast_executemany = True #IMPORTANT

params = [tuple(x) for x in df.values]

stmt = "truncate table <THE TABLE>"
mssql_cur.execute(stmt)
mssql_conn.commit()

stmt = """
INSERT INTO <THE TABLE> (field1...fieldn) VALUES (?,...,?)
"""
for chunk in chunks(params, CHUNK_SIZE): #IMPORTANT
    mssql_cur.executemany(stmt, chunk)
    mssql_conn.commit()

【参考方案3】：

ceODBC 和 mxODBC 都试过了，而且都非常慢。在http://www.ecp.cc/pyado.html 的帮助下最终建立了一个 adodb 连接。总运行时间缩短了 6 倍！

comConn = win32com.client.Dispatch(r'ADODB.Connection')
DSN = 'PROVIDER=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;DATA SOURCE=%s%s' %(dbDIR,dbOut)
comConn.Open(DSN)

rs = win32com.client.Dispatch(r'ADODB.Recordset')
rs.Open('[' + tblName +']', comConn, 1, 3)

for f in values:
    rs.AddNew(fldLST, f)

rs.Update()

【参考方案4】：

pyodbc 4.0.19 添加了Cursor#fast_executemany 选项来帮助解决此问题。详情请见this answer。

【参考方案5】：

我将数据写入文本文件，然后调用 BCP 实用程序。快得多。从大约 20 到 30 分钟到几秒钟。

【参考方案6】：

我使用的是带有 python 3.5 和 Microsoft SQL Server Management Studio 的 pypyODBC。 使用带有 pypyodbc 的 .executemany() 方法插入特定表（约 70K 行 w/40 个变量）需要 112 秒。

使用 ceODBC 需要 4 秒。