CREATE TABLE test_insert (
    col1 INT,col2 VARCHAR(10),col3 DATE
)

以下代码需要40秒才能运行：

import pyodbc

from datetime import date


conn = pyodbc.connect('DRIVER={sql Server Native Client 10.0};'
    'SERVER=localhost;DATABASE=test;UID=xxx;PWD=yyy')

rows = []
row = [1,'abc',date.today()]
for i in range(10000):
    rows.append(row)

cursor = conn.cursor()
cursor.executemany('INSERT INTO test_insert VALUES (?,?,?)',rows)

conn.commit()

psycopg2的等效代码只需要3秒钟.我不认为mssql比postgresql慢得多.有什么想法在使用pyodbc时如何提高批量插入速度？

编辑：添加一些笔记跟随ghoerz发现

在pyodbc中,执行的流程是：

>准备声明
>循环为每组参数

>绑定参数集
>执行

在ceODBC,执法人员的流动是：

>准备声明
>绑定所有参数
>执行