我有一个表和一个存储过程，如下所示，

CREATE TABLE `inspect_call` (
  `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `task_id` bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
  `cc_number` varchar(63) COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL DEFAULT '',
  `created_at` bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
  `updated_at` bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `task_id` (`task_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=234031 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci 

CREATE PROCEDURE inspect_proc(IN task bigint,IN number varchar(63))
INSERT INTO inspect_call(task_id,cc_number) values (task, number)

我曾假设调用存储过程会比仅调用插入快得多。但令我惊讶的是，事实并非如此。当我插入 10000 行记录时，插入命令大约需要 4 分钟，而存储过程大约需要 15 分钟。

我已经多次运行测试来确认这一点。 MySQL服务器不是高端服务器，但我不明白为什么调用存储过程慢得多。

#using mysql-connector-python 8.0.31
command = ("INSERT INTO inspect_call (task_id,cc_number)"
           "VALUES (%s, %s)")
for i in range(rows): 
    cursor.execute(command, (task_id,f"{cc}{i}"))
    # cursor.callproc("inspect_proc", (task_id,f"{cc}{i}"))
cnx.commit()

顺便说一句，我读到一些文章说我可以设置 innodb_flush_log_at_trx_commit = 2 来提高插入速度，但我不打算这样做。

--- 更新 ---

根据我得到的答案，我尝试批量插入（executemany）以查看是否有任何改进，但令我惊讶的是没有。

cursor = cnx.cursor(buffered=True)
for i in range(int(rows/1000)):
    data = []
    for j in range(1000):
        data.append((task_id,f"{cc}{i*1000+j}"))
    cursor.executemany(command,data)
 cnx.commit()

 # no improvement compared to 

 cursor = cnx.cursor()
 for i in range(rows):
    cursor.execute(command, (task_id,f"{cc}{i}"))

我尝试了很多次（还尝试了executemany 1次拍摄100条记录），发现他们的表现基本相同。

这是为什么？

--- 更新 2 ---

我终于明白为什么插入这么慢了！因为我从笔记本电脑运行脚本并从其外部主机名访问数据库。一旦我将脚本上传到服务器并从内网内部访问数据库，速度就会快得多。插入10000条记录大约需要3到4秒；插入 100,000 条记录大约需要 36 秒。我没有网络会造成这样的差异！

但是 executemany 并没有提高我的情况下的性能。