通过python脚本执行的插入速度很慢，即使只有400行

插入速度慢可能由多种因素导致，以下是一些基础概念、优势、类型、应用场景以及可能的原因和解决方法：

基础概念

数据库插入操作：将数据添加到数据库表中的过程。
批量插入：一次性插入多条记录，而不是逐条插入。

类型

单条插入：每次插入一条记录。
批量插入：一次性插入多条记录。

应用场景

数据导入：从文件或其他数据源导入大量数据。
实时数据处理：在高并发环境下快速插入数据。

可能的原因

单条插入：每次插入一条记录，导致频繁的数据库交互。
缺乏索引：表中没有适当的索引，导致插入操作变慢。
事务处理不当：没有合理使用事务，导致性能下降。
硬件资源限制：服务器CPU、内存或磁盘I/O瓶颈。

解决方法

以下是一些提高Python脚本插入速度的方法：

1. 使用批量插入

import sqlite3

# 假设我们有一个包含400行数据的列表
data_to_insert = [
    (1, 'Alice'),
    (2, 'Bob'),
    # ... 其他数据
]

conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()

# 创建表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)''')

# 批量插入数据
cursor.executemany('INSERT INTO users (id, name) VALUES (?, ?)', data_to_insert)

# 提交事务
conn.commit()

# 关闭连接
conn.close()

2. 使用事务

import sqlite3

data_to_insert = [
    (1, 'Alice'),
    (2, 'Bob'),
    # ... 其他数据
]

conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()

cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)''')

# 开启事务
conn.execute('BEGIN TRANSACTION')

try:
    cursor.executemany('INSERT INTO users (id, name) VALUES (?, ?)', data_to_insert)
    conn.commit()
except Exception as e:
    print(f"Error: {e}")
    conn.rollback()

conn.close()

3. 禁用索引（仅在插入大量数据时）

import sqlite3

data_to_insert = [
    (1, 'Alice'),
    (2, 'Bob'),
    # ... 其他数据
]

conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()

cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)''')

# 禁用索引
cursor.execute('DROP INDEX IF EXISTS idx_users_name')
cursor.execute('CREATE INDEX idx_users_name ON users(name)')

conn.execute('BEGIN TRANSACTION')
try:
    cursor.executemany('INSERT INTO users (id, name) VALUES (?, ?)', data_to_insert)
    conn.commit()
except Exception as e:
    print(f"Error: {e}")
    conn.rollback()

# 重新启用索引
cursor.execute('CREATE INDEX idx_users_name ON users(name)')

conn.close()