使用 Flask-SQLAlchemy 批量插入

Question

我正在使用 Flask-SQLAlchemy 执行相当大的 60k 行批量插入。我在这个table上也是多对多的关系，所以我不能用db.engine.execute。在插入之前，我需要在数据库中找到类似的项目，如果发现重复的项目，则将插入更改为更新。

我可以事先做这个检查，然后通过 db.engine.execute 进行批量插入，但我需要插入时行的主键。

目前，我在每次插入时执行 db.session.add() 和 db.session.commit()，我每秒只能插入 3-4 次。

我运行一个分析器来查看瓶颈在哪里，db.session.commit() 似乎占用了 60% 的时间。

有没有什么方法可以让我更快地执行此操作，也许是通过对提交进行分组，但哪种方法可以返回主键？

这是我的模型的样子：

class Item(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    title = db.Column(db.String(1024), nullable=True)
    created = db.Column(db.DateTime())
    tags_relationship = db.relationship('Tag', secondary=tags, backref=db.backref('items', lazy='dynamic'))
    tags = association_proxy('tags_relationship', 'text')

class Tag(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    text = db.Column(db.String(255))

我的插入操作是：

for item in items:
    if duplicate:
        update_existing_item
    else:
        x = Item()
        x.title = "string"
        x.created = datetime.datetime.utcnow()
        for tag in tags:
            if not tag_already_exists:
                y = Tag()
                y.text = "tagtext"
                x.tags_relationship.append(y)
                db.session.add(y)
                db.session.commit()
            else:
                x.tags_relationship.append(existing_tag)
    db.session.add(x)
    db.session.commit()

Answer 1

也许您应该尝试db.session.flush()将数据发送到服务器，这意味着将生成任何主键。最后，您可以 db.session.commit() 实际提交交易。

Answer 2

我使用下面的代码快速读取一个pandas DataFrame 的内容到SQLite 中。请注意，它绕过了 SQLAlchemy 的 ORM 功能。 myClass 在这种情况下是一个 db.Model 派生的 class，它有一个分配给它的表名。正如代码片段所提到的，我改编了

l = df.to_dict('records')
# bulk save the dictionaries, circumventing the slow ORM interface
# c.f. https://gist.github.com/shrayasr/5df96d5bc287f3a2faa4
connection.engine.execute(
    myClass.__table__.insert(),
    l
)

使用 Flask-SQLAlchemy 批量插入

Bulk inserts with Flask-SQLAlchemy

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