Python中SQLAlchemy.engine.baseEngine()的批量插入性能优化

SQLAlchemy是Python中一个功能强大的数据库ORM工具，它提供了丰富的API来简化数据库操作。当我们需要插入大量数据时，使用SQLAlchemy的批量插入功能能够显著提高性能。

在SQLAlchemy中，批量插入可以使用session.bulk_insert_mappings()方法来实现。这个方法可以一次性插入多行数据，而不是使用循环逐行插入。下面是一个使用例子，假设我们有一个名为User的模型，包含id和name两个属性：

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 创建引擎和会话
engine = create_engine('sqlite:///test.db', echo=True)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 定义模型
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)

# 创建表
Base.metadata.create_all(engine)

# 创建测试数据
data = [{'id': 1, 'name': 'User1'}, 
        {'id': 2, 'name': 'User2'}, 
        {'id': 3, 'name': 'User3'}, 
        {'id': 4, 'name': 'User4'}, 
        {'id': 5, 'name': 'User5'}, 
        {'id': 6, 'name': 'User6'}, 
        {'id': 7, 'name': 'User7'}, 
        {'id': 8, 'name': 'User8'}, 
        {'id': 9, 'name': 'User9'}, 
        {'id': 10, 'name': 'User10'}]

# 批量插入数据
session.bulk_insert_mappings(User, data)

# 提交事务
session.commit()

在上面的例子中，我们使用session.bulk_insert_mappings()方法将数据列表data中的多行数据批量插入到users表中。这样可以大大提高性能，避免了每次插入都进行一次数据库操作的开销。

需要注意的是，插入的数据需要与模型属性一一对应，并且以字典的形式传入bulk_insert_mappings()方法中。

另外，为了提高性能，我们可以在插入之前关闭自动提交事务的功能，然后在插入完成后再手动提交事务。

在实际使用中，我们可以根据需求对批量插入进行适当的优化，比如使用多线程或多进程并发插入，减少每次批量插入的数据量等等，以提高插入性能。