APSW（或 SQLite3）在executemany 上插入非常慢

插入行时，我发现 APSW（Python 的 SQLite 解析器）存在以下问题。

可以说我的数据是data = [[1,2],[3,4]]

APSW 和 SQLite3 允许我做类似的事情：

apsw.executemany("INSERT INTO Table VALUES(?,?)", b)

或者我可以编写一些执行以下操作的代码：

sql = "BEGIN TRANSACTION; 
INSERT INTO Table Values('1','2');
INERT INTO Table Values('3','4');
COMMINT;"

apsw.execute(sql)

When data是一个长列表/数组/表，第一种方法的性能与第二种方法相比非常慢（对于 400 行，它可能是 20 秒，而不到 1 秒！）。我不明白为什么会这样，因为这是所有 SQLite Python 教程中显示的将数据添加到表中的方法。

知道这里可能发生什么吗？

（披露：我是 APSW 的作者）。如果您没有显式地使事务生效，那么 SQLite 会自动在每个语句的开头启动一个事务，并在每个语句的末尾结束。写入事务是持久的 - 这意味着内容必须最终存储并调用 fsync 以确保它们能够在意外电源或系统故障时幸存下来。存储速度慢！

我建议使用with而不是在您的情况下开始/提交，因为它会在错误时自动回滚。这可以确保您的数据插入要么完全发生，要么根本不发生。看文档 https://rogerbinns.github.io/apsw/connection.html#apsw.Connection.__enter__举个例子。

当你插入大量数据时，你会发现WAL mode https://rogerbinns.github.io/apsw/tips.html#write-ahead-logging变得更加高效。