pymysql中 execute 和 executemany 性能对比，以及与原生SQL 相比如何

今天在mysql中插入大批量数据时，突然想起pymysql 还有executemany 方法，那么这两个方法到底谁快？快多少？

测试环境

• python3
• mysql
• pymysql

老规矩，先上测试代码：

class IN_sql():
    def __init__(self):
        print('初始化中...')
        self.connDB = pymysql.connect(host=DB_HOST,
                                      user=DB_USER,
                                      passwd=DB_PASSWD,
                                      db=DB_DB,
                                      charset='utf8mb4')
        self.connDB.ping()
        self.cu=self.connDB.cursor()

    def workOn(self):
        L=[]
        with open("./1W.txt","r",encoding="utf-8")as f:
            while True:
                res=f.readline().replace("\r","").replace("\n","")
                if not res:
                    break
                L.append(res)
        #统计插入所需时间
        start = time.time()
        sql = "insert ignore into article(an) values(%s);"
        
        #execute 执行代码
        for l in L:
            self.cu.execute(sql, l)
            
        #executemany 执行代码
        #self.cu.executemany(sql, tuple(L))
        
        self.connDB.commit()
        print('共计用时（秒）：' + str(round(time.time() - start, 2)))

        self.cu.close()
        self.connDB.close()


if __name__ == '__main__':
    insert=IN_sql()
    insert.workOn()

测试结果

方法量级耗时(s)	1W	10W	100W
execute	3.126	25.139	248.022
executemany	0.1	0.981	10.854

总结

可以看出明显的区别,，如果需要批量插入数据库，还是用 executemany方法好些，这个和execute 完全不是一个数量级！！！

==最近有朋友问到，executemany 和原生SQL 语句有好多的区别？==
这里本人又进行了测试：

    def workOn(self):
        L=[]
        with open("./100W.txt","r",encoding="utf-8")as f:
            while True:
                res=f.readline().replace("\r","").replace("\n","")
                if not res:
                    break
                L.append(res)
        #统计插入所需时间
        start = time.time()
        print("start time:" + time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(start)))
        sql = "insert into article(an) values  "
        for l in L:
            sql += "('%s'), " % l
        sql = sql.rstrip(', ') + ';'
        self.cu.execute(sql)
        self.connDB.commit()
        end=time.time()
        print("end time:"+time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime(end)))
        print('共计用时（秒）：' + str(round(end - start, 3)))

最终结果：20.176s

WHAT？

==为什么执行原生SQL 比executemany 还要慢啊？理论上原生SQL应该是最快的。==

通过查询源码得知，executemany实际上也是把各个参数组合成一条SQL语句执行（==insert into article(an) values (),(),(),(),(),()==），优化的地方主要是在字符串的拼接上。

最后经过测试得到：本人自己的代码字符串拼接花了12s左右的时间，写入SQL语句花了8s左右，而executemany 字符串拼接仅花了2s左右。

所以，小伙伴们以后遇到大批量数据写入时尽量使用executemany 方法吧！