Wie kann Cursor#fast_executemany in pyodbc Masseneinfügungen in MS SQL Server beschleunigen?

Beschleunigung von Masseneinfügungen in MS SQL Server mit pyodbc: Einblicke und Lösungen

Zur Verbesserung der Effizienz von Masseneinfügungen in einen MS SQL Server Um eine Tabelle mit pyodbc zu erstellen, sollten Sie die Vorteile der Cursor#fast_executemany-Funktion nutzen. Diese in Version 4.0.19 eingeführte Funktion optimiert den Einfügungsprozess und verkürzt die Ausführungszeit erheblich.

Wenn sich die CSV-Datei mit den einzufügenden Daten auf einem Remote-Client und nicht auf dem lokalen Computer befindet, der die SQL Server-Instanz hostet ( oder ein zugänglicher SMB/CIFS-Netzwerkspeicherort), ist der T-SQL BULK INSERT-Befehl möglicherweise nicht durchführbar. In solchen Fällen bietet Cursor#fast_executemany eine überzeugende Alternative.

Demonstration:

Stellen Sie sich das Szenario vor, in dem Sie 1000 Datenzeilen in eine „fast_executemany_test“-Tabelle einfügen. Mit den Standardeinstellungen dauert der Vorgang etwa 22 Sekunden:

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

Durch einfaches Aktivieren von Cursor#fast_executemany über:

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

Sie können das Einfügen auf nur 1 Sekunde beschleunigen, indem Sie es aufschneiden die Ausführungszeit um einen erheblichen Faktor. Nutzen Sie diese Funktion, um Ihre Masseneinfügungen zu optimieren und die Gesamtleistung Ihrer Datenimportaufgaben zu verbessern.

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