使用SQLAlchemy将记录更快地插入表中

我正在解析日志并使用SQLAlchemy和Python将其插入MySQL或SQLite.现在我打开了与DB的连接,当我遍历每一行时,我在解析后插入它(这只是一个大表,现在对SQL不是很有经验).然后我在循环完成时关闭连接.汇总代码是：

log_table = schema.Table('log_table',metadata,schema.Column('id',types.Integer,primary_key=True),schema.Column('time',types.DateTime),schema.Column('ip',types.String(length=15))
....
engine = create_engine(...)
metadata.bind = engine
connection = engine.connect()
....
for line in file_to_parse:
    m = line_regex.match(line)
    if m:
        fields = m.groupdict()
        pythonified = pythoninfy_log(fields) #Turn them into ints,datatimes,etc
        if use_sql:
            ins = log_table.insert(values=pythonified)
            connection.execute(ins)
            parsed += 1

我的两个问题是：

>有没有办法加快这个基本框架内的插入？也许有一个插入队列和一些插入线程,某种批量插入等？
>当我使用MySQL时,大约120万条记录的插入时间为15分钟.使用SQLite,插入时间是一个多小时. db引擎之间的时间差异是否正确,或者它是否意味着我做了一些非常错误的事情？ 最佳答案 你应该尝试的最重要的事情是围绕多个插入放置一个事务,因为它是将数据库提交到磁盘,这需要很长时间.您需要确定批处理级别,但原始的第一次尝试是围绕整个批次包装事务.

（编辑：云计算网_泰州站长网）

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