python批量插入到达梦数据库的三种方式性能对比

最近工作中，遇到需要批量导入测试数据到达梦数据库表中。使用python程序，完成一定规模数据插入到达梦数据库表中，尝试了三种方式（for循环单条，批量插入，分批批量插入），对三种数据插入方案，进行了一次性能测试比对，记录一下测试心得

。

环境

Win11+python

虚拟机centos7+DM8数据库

编写python数据导入程序

编写以下python程序，分别实现for循环单条插入，批量插入，分批批量插入数据到DM8达梦数据库，数据量插入4万条，再分别统计三种方式的用时。

#创建一个数据库连接

import dmPython

import time

conn = dmPython.connect(user=‘SYSDBA’, password=‘SYSDBA’, server=‘192.168.31.112’, port=5236, autoCommit=True)

cursor  = conn.cursor()

cursor.execute(“select sysdate()”)

res = cursor.fetchall()

print(res)

创建测试表

cursor.execute(‘CREATE TABLE IF NOT EXISTS test1 (id INTEGER PRIMARY KEY, value varchar)’)

#清空表，表可能存在，初始化测试环境

cursor.execute (‘TRUNCATE table test1’)

conn.commit()

print(‘python: 清空 success!’)

######### for 循环，单条插入性能测试########

统计总时间

start_time = time.time()

#插入数据

for i in range(1,40001):

cursor.execute (‘INSERT INTO test1 (id, value) values (?, ?)’,(i,f’Value{i}’))

conn.commit()

打印总时间

end_time = time.time()

total_time = end_time - start_time

print(f’for 循环，单条插入，Total time: {total_time} seconds’)

print(‘打印插入数据量’)

cursor.execute ("  select COUNT(*) from test1")

res = cursor.fetchall()

print(res)

print(‘python: Single insert table success!’)

#########批量插入性能测试########

#清空表，初始化测试环境

cursor.execute (‘TRUNCATE table test1’)

conn.commit()

print(‘python: 清空 success!’)

准备要插入的数据

data = [(i, f’Value{i}’) for i in range(1,40001)]

统计总时间

start_time = time.time()

#插入数据

cursor.executemany (‘INSERT INTO test1 (id, value) values (?, ?)’,data)

conn.commit()

打印总时间

end_time = time.time()

total_time = end_time - start_time

print(f’批量插入,Total time: {total_time} seconds’)

print(‘打印插入数据量’)

cursor.execute (‘select COUNT(*) from test1’)

res = cursor.fetchall()

print(res)

print(‘python: Batch insert table success!’)

#########分批批量插入性能测试########

#清空表，初始化测试环境

cursor.execute (‘TRUNCATE table test1’)

conn.commit()

print(‘python: 清空 success!’)

data.clear()

统计总时间

start_time = time.time()

for i in range(1,40001):

data.append((i,f’Value{i}’))

if len(data) ==1000:#每批为1000条数据

cursor.executemany (‘INSERT INTO test1 (id, value) values (?, ?)’,data)

data.clear()

conn.commit()

打印总时间

end_time = time.time()

total_time = end_time - start_time

print(f’分批批量，Total time: {total_time} seconds’)

print(‘打印插入数据量’)

cursor.execute (‘select COUNT(*) from test1’)

res = cursor.fetchall()

print(res)

print(‘python: batched batch insert table success!’)

conn.close()

测试过程

执行程序：

结果显示：

分析总结

测试结果显示：for循环单次插入性能最低效，而分批批量插入，比单次批量插入的性能更高。

分批批量插入性能高于单次批量插入的性能，与我预期不符，查阅达梦数据库相关资料，大概理解了其中原因：

分批插入将大量数据分成小批次进行插入，可以减少数据库的压力，提高插入性能。

分批插入

性能高的几个点

：

1. 可以降低数据库IO：一次插入大量数据时，数据库需要处理大量数据，可能导致IO瓶颈。分批插入可以将数据分成小批次，降低每次插入的数据量，从而降低数据库IO。

2. 可以减少锁竞争：在并发访问的情况下，大量数据同时插入可能导致锁竞争，影响数据库性能。分批插入可以降低锁竞争，提高数据库并发性能。

3. 可以提高插入速度：分批插入可以充分利用数据库的批量处理能力，提高数据插入速度。

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