MySQL 中的 SQLalchemy 批量更新工作非常缓慢

Question

我正在使用 SQLAlchemy 1.0.0，并想批量进行一些 UPDATE ONLY（如果主键匹配则更新，否则什么都不做）查询。

我做了一些实验，发现批量更新看起来比批量插入或批量慢得多 upsert。

你能帮我指出为什么它工作这么慢吗？或者有没有其他方法 way/idea 来制作 BULK UPDATE (not BULK UPSERT) with SQLAlchemy？

下面是MYSQL中的table：

CREATE TABLE `test` (
  `id` int(11) unsigned NOT NULL,
  `value` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;

以及测试代码：

from sqlalchemy import create_engine, text
import time

driver = 'mysql'
host = 'host'
user = 'user'
password = 'password'
database = 'database'
url = "{}://{}:{}@{}/{}?charset=utf8".format(driver, user, password, host, database)

engine = create_engine(url)
engine.connect()

engine.execute('TRUNCATE TABLE test')

num_of_rows = 1000

rows = []
for i in xrange(0, num_of_rows):
    rows.append({'id': i, 'value': i})

print '--------- test insert --------------'
sql = '''
    INSERT INTO test (id, value)
    VALUES (:id, :value)
'''
start = time.time()
engine.execute(text(sql), rows)
end = time.time()
print 'Cost {} seconds'.format(end - start)

print '--------- test upsert --------------'
for r in rows:
    r['value'] = r['id'] + 1

sql = '''
    INSERT INTO test (id, value)
    VALUES (:id, :value)
    ON DUPLICATE KEY UPDATE value = VALUES(value)
'''
start = time.time()
engine.execute(text(sql), rows)
end = time.time()
print 'Cost {} seconds'.format(end - start)

print '--------- test update --------------'
for r in rows:
    r['value'] = r['id'] * 10

sql = '''
    UPDATE test
    SET value = :value
    WHERE id = :id
'''
start = time.time()
engine.execute(text(sql), rows)
end = time.time()
print 'Cost {} seconds'.format(end - start)

num_of_rows = 100时的输出：

--------- test insert --------------
Cost 0.568960905075 seconds
--------- test upsert --------------
Cost 0.569655895233 seconds
--------- test update --------------
Cost 20.0891299248 seconds

num_of_rows = 1000时的输出：

--------- test insert --------------
Cost 0.807548999786 seconds
--------- test upsert --------------
Cost 0.584554195404 seconds
--------- test update --------------
Cost 206.199367046 seconds

数据库服务器的网络延迟约为 500 毫秒。

看起来批量更新它发送并执行每个查询，而不是批量？

提前致谢。

Answer 1

即使数据库服务器（如您的情况）有非常糟糕的延迟，您也可以使用一个技巧来加快批量更新操作。您不是直接更新 table，而是使用 stage-table 非常快速地插入新数据，然后对 目的地-table。这还有一个好处，就是可以显着减少必须发送到数据库的语句数量。

这如何与更新一起使用？

假设你有一个 table entries 并且你一直有新数据进来，但你只想更新那些已经存储的数据。您创建了目的地副本-table entries_stage，其中仅包含相关字段：

entries = Table('entries', metadata,
    Column('id', Integer, autoincrement=True, primary_key=True),
    Column('value', Unicode(64), nullable=False),
)

entries_stage = Table('entries_stage', metadata,
    Column('id', Integer, autoincrement=False, unique=True),
    Column('value', Unicode(64), nullable=False),
)

然后使用批量插入插入数据。如果你使用 MySQL 的多值插入语法，这可以进一步加速，SQLAlchemy 本身不支持这种语法，但可以毫不费力地构建。

INSERT INTO enries_stage (`id`, `value`)
VALUES
(1, 'string1'), (2, 'string2'), (3, 'string3'), ...;

最后，您使用阶段-table 中的值更新目标-table 的值，如下所示：

 UPDATE entries e
 JOIN entries_stage es ON e.id = es.id
 SET e.value = es.value
 WHERE e.value != es.value;

那就大功告成了。

插入呢？

这当然也可以加快插入速度。由于您已经在 stage-table 中拥有数据，您需要做的就是发出一个 INSERT INTO ... SELECT 语句，其中的数据不在 目的地-table还没有。

INSERT INTO entries (id, value)
SELECT FROM entries_stage es
LEFT JOIN entries e ON e.id = es.id
HAVING e.id IS NULL;

这样做的好处是您不必执行 INSERT IGNORE、REPLACE 或 ON DUPLICATE KEY UPDATE， 会增加您的主键，甚至如果他们什么都不做.

MySQL 中的 SQLalchemy 批量更新工作非常缓慢

Sqlalchemy bulk update in MySQL works very slow

python

mysql

bulkinsert

sqlalchemy

bulkupdate

这如何与更新一起使用？

插入呢？