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pymssql执行任何插入值都非常慢

pymssql是一个用于Python编程语言的第三方库，用于连接和操作Microsoft SQL Server数据库。当使用pymssql执行任何插入值时，如果出现非常慢的情况，可能有以下几个原因：

数据库连接问题：首先，确保数据库连接是正确配置的，并且网络连接稳定。可以检查数据库服务器的网络延迟和负载情况，以确保连接正常。
数据库索引问题：插入操作可能会受到数据库表的索引影响。如果表中存在大量索引，插入操作可能会变慢。可以考虑优化表的索引结构，删除不必要的索引或重新设计索引以提高插入性能。
数据库事务问题：如果插入操作被包含在一个大事务中，可能会导致性能下降。可以尝试将插入操作拆分成较小的事务，或者使用批量插入操作来提高性能。
数据库服务器性能问题：如果数据库服务器的硬件资源不足或配置不合理，可能会导致插入操作变慢。可以考虑优化数据库服务器的硬件配置，增加内存、CPU等资源，或者调整数据库服务器的参数设置。
数据库表结构问题：如果表的结构设计不合理，例如存在大量的冗余字段或不必要的约束，可能会导致插入操作变慢。可以重新评估表的结构设计，优化字段和约束，以提高插入性能。

对于解决这个问题，腾讯云提供了一系列与数据库相关的产品和服务，例如云数据库SQL Server版、云数据库MariaDB版等，可以根据具体需求选择适合的产品。您可以访问腾讯云官方网站了解更多关于这些产品的详细信息和使用指南。

腾讯云数据库SQL Server版产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb_sqlserver

腾讯云数据库MariaDB版产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mariadb

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Python学习笔记-SQLSERVER

环境 : python3.6 / win10 / vs2017 / sqlserver2017 一、需要安装的包pymssql pip install pymssql 二、pymssql模块的介绍 pymssql...所以我更加推荐使用_mssql，而不是网上案列里比较多的pymssql 三、对_mssql模块的封装 1、简单的执行 class C_SQLServer(object): def __init_...database=self.database,charset='utf8') row=conn.execute_row(SQLStr) return row #执行返回单值的操作...conn.close() return titleDict 四、对于大批量Insert的操作 pymssql的模块提供了executemany来执行大批量的导入。...测经过测试，同样插入10W的数据，_mssql模块写拼接比pymssql的executemany快了近3倍多。 ?

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python 使用pymssql连接sq

dsn：连接字符串，主要用于与之前版本的pymssql兼容user：用户名password：密码trusted：布尔值,指定是否使用windows身份认证登陆host :主机名database：数据库timeout...：查询超时login_timeout：登陆超时charset：数据库的字符集as_dict：布尔值,指定返回值是字典还是元组max_conn：最大连接数 2....Method autocommit(status)布尔值,指示是否自动提交事务，默认的状态是关闭的，如果打开，你必须调用commit()方法来提交事务。...connection返回创建游标的连接对象lastrowid返回插入的最后一行rownumber返回当前数据集中的游标（通过索引） 3....游标方法 close() 关闭游标 execute(operation) 执行操作 execute(operation, params) 执行操作，可以提供参数进行相应操作 executemany

1.5K1 0

Python操作MSSQL

访问数据库（SQLLite / MySQL / SQLAlchemy） pymssql examples ：http://pymssql.org/en/stable/pymssql_examples.html...下载 FreeTDS，地址：www.freetds.org 下载后解压: tar -zxvf XXX.tar.gz 然后执行 ....cursor_1.fetchall() ) # 显示出的是cursor_2游标查询出来的结果 print( "John Doe" ) print( cursor_2.fetchall() ) # 不会有任何结果...创建多个连接来保证多个查询可以并行执行在不同连接的游标上 2....sql, 批量插入多条数据 :param sql: 参数用 %s 代替 : insert into table_name(col1, col2, col3) values(%s, %s

2.9K2 0

python利用pymssql连接SQL

dsn：连接字符串，主要用于与之前版本的pymssql兼容 user：用户名 password：密码 trusted：布尔值,指定是否使用windows身份认证登陆 host :主机名 database...：数据库 timeout：查询超时 login_timeout：登陆超时 charset：数据库的字符集 as_dict：布尔值,指定返回值是字典还是元组 max_conn：最大连接数 2....Method autocommit(status) 布尔值,指示是否自动提交事务，默认的状态是关闭的，如果打开，你必须调用commit()方法来提交事务。...connection 返回创建游标的连接对象 lastrowid 返回插入的最后一行 rownumbe 返回当前数据集中的游标（通过索引） 3....游标方法 close() 关闭游标 execute(operation) 执行操作 execute(operation, params) 执行操作，可以提供参数进行相应操作 executemany(operation

2K1 0

python pymysql链接数据库查询结果转为Dataframe实例

, charset='utf8') # 创建游标 cursor = db.cursor() cursor.execute(sql) result = cursor.fetchall() #执行结果转化为...调用存储过程并让他返回值众所周知， pymssql 库并不支持（暂时？）...这样一来如果需要让pymssql调用存储过程并让其返回值，显然return语句是不能用了，但是我们可以使用 select 语句让其返回值。...比如，我想查询数据是否插入成功，可以这样写 declare@oldCount int ; declare @newCount int ; ......因为返回值的格式是 (-1,) 或者是 (1,) 这样的。

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SqlAlchemy 2.0 中文文档（五十二）

最常见的是能够获取给定 IDENTITY 列的“最后插入值”，这是 SQLAlchemy 在许多情况下隐式执行的过程，最重要的是在 ORM 中。...FreeTDS 仍然适用于非 ODBC 驱动程序，例如 pymssql，在那里它的工作非常出色。...FreeTDS 对于非 ODBC 驱动程序（如 pymssql）仍然很重要，在那里它运行得非常好。...FreeTDS 仍然适用于非 ODBC 驱动程序，如 pymssql，在这里它运行得非常好。...FreeTDS 仍然适用于非 ODBC 驱动程序，如 pymssql，在这里它运行得非常好。

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函数计算 Python 连接 SQL

2 orange 154 (1 rows affected) 1> QUIT 验证一下插入结果并退出...执行一个查询，并把结果返回出来。最新版的 pymssql 创建一个空目录，存放上 index.py 文件。...将命令会话的当前路径切换到 index.py 所在的目录，然后执行 $ docker run --rm --name mssql-builder -t -d -v $(pwd):/code --entrypoint...RequestId: d66496e9-4056-492b-98d9-5bf51e448174 Billed Duration: 144 ms Memory Size: 19 执行上面命令可以顺利返回结果...本文也提供了一种基于 fc-docker 的配置和调试方法，不同 fcli 的 sbox，fc-docker 可以写成脚本反复执行，并且也可以用于本地模拟执行，对于 CI 场景非常有帮助。

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连接成功后，通过cursor()获取游标对象，它将用来执行数据库脚本，并得到返回结果集和数据总量。...创建数据库连接和执行SQL的源码： def __init__(self,host,user,pwd,db): self.host = host self.user = user...每次写入完成后需要重新指下一批次数据的初始位置值。每个批次的数据会记录各自的所属批次信息。利用关键字参数**args 指定多个数据源表和数据库连接。...to_excel 虽然设置了分批写入，但先前的数据会被下一次写入覆盖， # 利用Pandas包中的ExcelWriter()方法增加一个公共句柄，在写入新的数据之时保留原来写入的数据，等到把所有的数据都写进去之后关闭这个句柄...'次写入数据为：',df_fetch_data[rs_startrow:i*N]) # 重新指定源数据的读取起始行 rs_startrow =i * N i+=1 # 写入文件的开始行数 # 当没有做任何循环时

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Python mysql连接池

Python编程中可以使用MySQLdb进行数据库的连接及诸如查询/插入/更新等操作，但是每次连接MySQL数据库请求时，都是独立的去请求访问，相当浪费资源，而且访问数量达到一定数量时，对mysql的性能会产生较大的影响...： http://code.google.com/p/pymssql/downloads/list (pymssql 是Python语言用来连接微软 SQL SERVER 数据库的类库) 1.写一个创建连接池...#sqlserver数据库适配器 from pymssql import OperationalError, InternalError, ProgrammingError HOST...'user':"%s"%USER, 'password':"%s"%PASSWORK } """ mincached : 启动时开启的闲置连接数量(缺省值...(缺省值 0 代表所有连接都是专用的)如果达到了最大数量,被请求为共享的连接将会被共享使用 maxconnecyions : 创建连接池的最大数量(缺省值 0 代表不限制)

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Python批量处理Excel数据后，导入SQL Server

； pandas：处理各种数据，内置很多数据处理方法，非常方便； xlrd xlwt：读写excel文件，pandas读写excel会调用他们。...第二个参数：数据库连接引擎 # 第三个参数：是否存储索引 # 第四个参数：如果表存在就追加数据 t1 = time.time() # 时间戳单位秒 print('数据插入开始时间...to_sql(table_naem, engine, index=False, if_exists='append') t2 = time.time() # 时间戳单位秒 print('数据插入结束时间...：{0}'.format(t2)) print('成功插入数据%d条，'%len(data1), '耗费时间：%.5f秒。'...2.6 完整调用代码 ''' 批量处理所有excel数据 ''' # 数据文件都存储在某个指定目录下，如： files_path = './data/' bf_path = '.

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pymysql之cur.fetchall() 和cur.fetchone()用法详解

pymysql.connect(**db_info) # 建立连接 cur = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) # 游标 cur.execute(sql) # 执行...使用时，使用fetchone获取的值怎么在while里操作多条数据项目描述：想把status状态为1的数据查出来然后再通过while 遍历update 数据，为了清楚测试时候的数据。...#coding:utf-8 import pymssql def connect(): connect=pymssql.connect((‘x.x.x.x'),‘x',‘x',‘x') cursor...”, line 507, in pymssql.Cursor.fetchone pymssql.OperationalError: Statement not executed or executed...我觉得应该有更好的办法，就是再第一次获取查询结果把所需要的sysno都拿出来，然后再while，这样可以减少对数据库的调用。目前还没有写出来代码，不知道思路对不对，大家可以留言讨论下。

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sqlalchemy批量插入的坑

默认提供的bulk_save_objects是在一次事务中提交多次save 需求：一个sql语句插入多个实体直接上代码 models.py from sqlalchemy import (Column...item_dict["_sa_instance_state"] dict_list.append(item_dict) engine = create_engine('mssql+pymssql...__table__.insert(dict_list)) session.commit() 这里有个巨大的坑，如果people中任何一个实体没有某个字段，则即使其他实体有该字段也无法将该值插入到数据库中...name = "bobby1" people2 = People() people2.name = "bobby1" people2.age = 3 #注意people1没有设置age字段，则在批量插入的时候

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第十四篇 zabbix创建自定义Item

/usr/bin/python #coding=utf-8 import pymssql server = "198.192.1.1" user = "sa" password = "6527293"...conn = pymssql.connect(server, user, password, "pythontest") cursor = conn.cursor() cursor.execute(...端添加监控脚本时的key值，command就是该key值对应的执行脚本，也就是脚本执行路径。...zabbix_get -s 127.0.0.1 -k script.getUpdateCountFromSecumain （检测格式zabbix_get -s host -k key）由于我没有在该表中添加任何数据...第五步:在web端创建监控项，和之前创建监控项的方式一样，这是这里需要手动输入key值 script.getUpdateCountFromSecumain ? ? 我现在在表中添加五条数据 ?

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使用Python操作SQL Server数据库

若要提高性能，请在一个 sqlcmd 会话中执行尽可能多的操作，而不是在一系列会话中来执行这些操作。...文件名之间不要使用任何空格。sqlcmd 将首先检查所有指定的文件是否都存在。如果有一个或多个文件不存在， sqlcmd 将退出。-i 和 -Q/-q 选项是互斥的。...删除表(所有数据及表结构)： drop table 表名 pymssql库如果使用pymssql库操作SqlServer连接，基本上就是一把梭。...基本的建立连接： HOST = ‘127.0.0.1’ USER = ‘USERNAME’ PW = ‘PASSWORD’ DB = ‘DBNAME’ conn = pymssql.connect(host...，其他的语句一般都需要额外的使用.commit()进行数据提交。

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Redis分布式锁实现理解

在Redis上，可以通过对key值的独占来实现分布式锁，表面上看，Redis可以简单快捷通过set key这一独占的方式来实现，也有许多重复性轮子，但实际情况并非如此。...case是一个典型的对数据库“存在则更新，不存在则插入的”并发操作（这里忽略数据库层面的锁），通过对比是否通过Redis分布式锁控制来看效果。 #!...) conn.unlock(lock) else: print("try later") ''' 模拟一个经典的不存在则插入...，存在则更新,起多线程并发操作实际中可能是一个非常复杂的需要独占性的原子性操作 ''' def business_method(self,thread_id): ...print(" thread -----{0}------ execute business method begin".format(thread_id)) conn = pymssql.connect

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python sqlalchemy中create_engine用法

Microsoft SQL Server engine = create_engine('mssql+pyodbc://scott:tiger@mydsn') pymssql engine = create_engine...('mssql+pymssql://scott:tiger@hostname:port/dbname') SQLite engine = create_engine('sqlite:///foo.db'...Type创建一个特定的结构对象，之后通过SQL Expression Language将该对象转换成SQL语句，然后通过 ConnectionPooling 连接数据库，再然后通过 Dialect 执行...pool_size：是连接池的大小，默认为5个，0表示连接数无限制 pool_recycle： MySQL 默认情况下如果一个连接8小时内容没有任何动作（查询请求）就会自动断开链接，出现 MySQL...pool_pre_ping ：这是1.2新增的参数，如果值为True，那么每次从连接池中拿连接的时候，都会向数据库发送一个类似 select 1 的测试查询语句来判断服务器是否正常运行。

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MySQL 技术非懂不可

设定一个阙值将sql语句记录到慢查询日志中，该阈值可以通过参数long_query_time来设置，默认值为10，代表10秒。...all：（full table scan）全表扫描无疑是最差，若是百万千万级数据量，全表扫描会非常慢。...Using where：表明使用了where 过滤 Using join buffer：表明使用了连接缓存 impossible where： where 语句的值总是false，不可用，不能用来获取任何元素...第二个与MyISAM索引的不同是InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。换句话说，InnoDB的所有辅助索引都引用主键作为data域。 ?...对于上面的例子，要是不使用间隙锁，如果其他事务插入了empid大于100的任何记录，那么本事务如果再次执行上述语句，就会发生幻读；（2）为了满足其恢复和复制的需要。

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MySQL数据库进阶-SQL优化

SESSION STATUS LIKE 'Com_______'; 例：show global status like 'Com_______' 慢查询日志慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数（...语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志 long_query_time=2 更改后记得重启MySQL服务，日志文件位置：/var/lib/mysql/localhost-slow.log...查看慢查询日志开关状态： show variables like 'slow_query_log'; profile show profile 能在做SQL优化时帮我们了解时间都耗费在哪里，通过 have_profiling...select 子句或者操作表的顺序（id相同，执行顺序从上到下；id不同，值越大越先执行） select_type：表示 SELECT 的类型，常见取值有 SIMPLE（简单表，即不适用表连接或者子查询...，filtered的值越大越好 SQL 优化插入数据普通插入：采用批量插入（一次插入的数据不建议超过1000条）手动提交事务主键顺序插入大批量插入：如果一次性需要插入大批量数据

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Redis链表的作用和结构，对于实现Redis的相关功能的影响

链表是一种数据结构，它是由一系列节点组成的序列，每个节点都包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。链表可以用来表示一组有序的元素，每个节点通过指针连接起来，形成一个链式结构。...图片在Redis中，链表是一种重要的数据结构，被用于实现列表键、发布与订阅、慢查询日志等功能。...慢查询日志：Redis会将执行时间超过设定阈值的命令加入到一个链表中，用于记录慢查询日志，方便开发人员进行性能优化。...值（value）：节点存储的实际值。这些信息对于实现Redis的相关功能有以下影响：链表的有序性：由于每个节点都有前驱和后继节点指针，Redis的链表是有序的。...这对于需要按顺序遍历链表的功能非常重要，如ZSET，ZLIST等中的有序集合和有序列表。插入和删除效率：由于每个节点都有前驱和后继节点指针，Redis链表在插入和删除操作上非常高效。

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适合用于面试的一些redis基础知识的总结

LPUSH 插入一个新元素到列表头部，RPUSH插入一个新元素到列表的尾部。有序列表(Sorted sets),每个字符串元素都关联一个score,里面的元素总是通过scored进行排序。...如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在,你也可以不使用任何持久化方式....缺点: 由于是间隔时间执行，在出现redis意外停止工作的时候肯定会导致一部分数据丢失。 RDB需要经常fork子进程来保存数据集到硬盘，当数据集比较大的时候，fork会非常耗时。...fsync策略每次有新命令追加到 AOF 文件时就执行一次 fsync ：非常慢，也非常安全每秒 fsync 一次：足够快（和使用 RDB 持久化差不多），并且在故障时只会丢失 1 秒钟的数据。...事务提供了一种将多个命令请求打包，然后一次性，按顺序地执行多个命令的机制，并且在事务执行期间，服务器不会终端事务而改去执行其他客户端的命令请求，他会将事务中的所有命令都执行完毕，然后采取处理其他客户端的命令请求

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