Question

我正在使用SQLAlchemy和Python解析日志并将其插入MySQL或SQLite。现在我打开了与DB的连接，当我遍历每一行时，我在解析后插入它（这只是一个大表，现在对SQL不是很有经验）。然后我在循环完成时关闭连接。汇总代码为：

log_table = schema.Table('log_table', metadata,
                         schema.Column('id', types.Integer, primary_key=True),
                         schema.Column('time', types.DateTime),
                         schema.Column('ip', types.String(length=15))
....
engine = create_engine(...)
metadata.bind = engine
connection = engine.connect()
....
for line in file_to_parse:
    m = line_regex.match(line)
    if m:
        fields = m.groupdict()
        pythonified = pythoninfy_log(fields) #Turn them into ints, datatimes, etc
        if use_sql:
            ins = log_table.insert(values=pythonified)
            connection.execute(ins)
            parsed += 1

我的两个问题是：

有没有办法在这个基本框架内加速插入？可能有一个插入队列和一些插入线程，某种批量插入等？
当我使用MySQL时，大约120万条记录的插入时间为15分钟。使用SQLite，插入时间是一个多小时。数据库引擎之间的时间差异是否正确，或者它是否意味着我做错了什么？

Answer 1

你应该尝试的最重要的事情是围绕多个插入放置一个事务，因为它是将数据库提交到磁盘，这需要很长时间。您需要确定批处理级别，但原始的第一次尝试是将事务包装在整个批次中。

Answer 2

在不知道表引擎（MyISAM？InnoDB？），架构和索引的情况下，很难对您在那里使用的两个数据库之间的细节进行评论。

然而，当像这样使用MySQL时，您可能会发现将数据写入临时文本文件然后use the LOAD DATA INFILE syntax将其全部加载到数据库中要快得多。看起来像you can call the execute method on your connection object来运行执行此操作所必需的SQL。

此外，如果您在逐行添加内容时设置为死，并且每次都要重新创建表，则可以验证程序中的关键约束，并仅在插入所有行后添加这些约束，从而保存数据库对每个插入进行约束检查的时间。

Answer 3

我做了以下工作来实现一些批处理：

inserts = []
insert_every = 1000
for line in file_to_parse:
    m = line_regex.match(line)
    if m:
        fields = m.groupdict()
        if use_sql: #This uses Globals, Ick :-/
            inserts.append(pythonified)
            if (parsed % insert_every) == 0:
                connection.execute(log_table.insert(), inserts)
                inserts = []
            parsed += 1
if use_sql:
    if len(inserts) > 0:
        connection.execute(log_table.insert(), inserts)

这不使用事务，但是以非常懒惰的方式允许我使用较小的示例使用mysql后端将插入/解析阶段从~13秒转换为约~2秒。我将看到mysql和sqlite之间的区别在于使用完整示例进行此更改。

我找到了此here的基本信息。

<强>结果：
引擎：以分钟为单位的非分组插入时间：以分钟为单位的分组插入时间
源码：61：8
MySQL的：15：2.5

我没有在mysql和sqlite之间刷新我的缓存，这可能有源文本文件，但我认为这不会是一个相对显着的差异。

使用SQLAlchemy将记录更快地插入表中

3 个答案: