Wie kann ich Masseneinfügungsvorgänge in MS SQL Server mit pyodbc optimieren?

Optimierung von Masseneinfügungsvorgängen in MS SQL Server mit pyodbc

Die Herausforderung, große Datenmengen aus Python-Code effizient in MS SQL Server einzufügen Die Verwendung von pyodbc erfordert sorgfältige Überlegung. Auch wenn die iterative Ausführung einzelner Einfügungen unkompliziert erscheinen mag, kann sie zu erheblichen Leistungsengpässen führen, insbesondere bei der Verarbeitung von Datensätzen mit mehr als 1.300.000 Zeilen.

Eine mögliche Lösung besteht darin, den T-SQL-Befehl BULK INSERT zu nutzen, der erhebliche Auswirkungen haben kann Beschleunigen Sie die Datenaufnahme. Dieser Ansatz erfordert jedoch, dass sich die Datendatei auf demselben Computer wie die SQL Server-Instanz oder an einem Netzwerkspeicherort befindet, auf den der Server zugreifen kann. Wenn diese Bedingung nicht erfüllt werden kann, müssen alternative Optionen untersucht werden.

Erkundung der Fast ExecuteMany-Funktion von pyodbc

Pyodbc Version 4.0.19 führt eine leistungsstarke Technik zur Leistungsoptimierung ein: Cursor# fast_executemany. Durch die Aktivierung dieser Funktion kann die Datenbankverbindung mehrere Batch-Parameterausführungen innerhalb eines einzigen Roundtrips zum Server ausführen.

Um fast_executemany zu nutzen, fügen Sie einfach die folgende Zeile zu Ihrem Code hinzu:

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

Diese Einstellung kann die Einfügegeschwindigkeit erheblich erhöhen. In einem Benchmark-Test wurden 1000 Zeilen in etwas mehr als 1 Sekunde mit aktiviertem fast_executemany in eine Datenbank eingefügt, verglichen mit 22 Sekunden ohne diese Optimierung.

Optimierung der Schleifenausführung

Zusätzlich zur Verwendung von fast_executemany gibt es zusätzliche Strategien zur Feinabstimmung der Leistung Ihrer Schleifenausführung.

• Batch-Parameterlisten: Anstatt über Zeilen zu iterieren und einzelne Einfügeanweisungen auszuführen Erwägen Sie, Daten in Stapeln zu gruppieren und „executemany“ zu verwenden, um mehrere Zeilen gleichzeitig einzufügen.
• Masseneinfügung mit Pandas DataFrames: Wenn die Quelldaten in einem Pandas DataFrame gespeichert sind, können Sie to_sql( von pyodbc verwenden )-Methode zum Durchführen eines Masseneinfügungsvorgangs. Diese Methode kann die Leistung erheblich verbessern, indem sie optimierte datenbankspezifische Einfügungstechniken nutzt.
• Datenbankverbindungspooling: Wenn Sie damit rechnen, mehrere gleichzeitige Anforderungen zu verarbeiten, sollten Sie die Implementierung von Verbindungspooling in Betracht ziehen, um den mit dem Öffnen verbundenen Overhead zu reduzieren und Schließen von Datenbankverbindungen.

Durch die Implementierung dieser Optimierungen können Sie den Prozess des Einfügens großer Datenmengen in MS SQL Server mithilfe von pyodbc erheblich beschleunigen.

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