批量插入数据可显著提升SQLite性能。1. 使用事务（BEGIN TRANSACTION...COMMIT）减少数据库交互，确保数据一致性；2. 通过INSERT INTO ... SELECT从查询结果批量插入，适用于静态或跨表数据迁移；3. 在Python中使用executemany()结合参数化查询高效处理动态数据，防止SQL注入。选择方法需根据数据来源和环境：静态数据推荐INSERT SELECT，动态数据优选executemany()，且应始终包裹事务保证完整性。为提升性能，可临时禁用同步（PRAGMA synchronous=OFF）、增大缓存（PRAGMA cache_size）或使用内存数据库，但需权衡数据安全与速度。错误处理建议依赖事务回滚，避免逐条插入检查以维持效率。
SQLite中插入多条数据，通常不会一条一条执行INSERT语句，效率太低。批量插入才是王道，更快更省资源。
批量插入数据的方法有很多种，主要目标都是减少与数据库的交互次数，一次性提交尽可能多的数据。
事务处理：使用事务包裹多个INSERT语句。 使用INSERT INTO ... SELECT语句。 使用 executemany() 方法 (针对Python等编程语言)。
事务处理
事务是确保数据一致性的关键。在SQLite中，你可以使用BEGIN TRANSACTION, COMMIT, 和 ROLLBACK语句来控制事务。
BEGIN TRANSACTION; INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (value1_1, value1_2); INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (value2_1, value2_2); ... COMMIT;
如果在事务期间发生任何错误，可以使用ROLLBACK语句撤销所有更改。这确保了要么所有插入都成功，要么都不成功，维护了数据的完整性。
INSERT INTO ... SELECT 语句
这种方法允许你从另一个表或查询中插入数据。它可以用于批量插入静态数据，或者从其他数据源转换数据。
INSERT INTO table_name (column1, column2) SELECT value1, value2 FROM ( SELECT 'value1_1' AS value1, 'value1_2' AS value2 UNION ALL SELECT 'value2_1' AS value1, 'value2_2' AS value2 ... );
这种方法避免了多次调用INSERT语句，从而提高了性能。要注意的是，SELECT子句中的列必须与INSERT子句中的列匹配。
使用 executemany() 方法 (Python)
如果你在使用Python，
executemany()方法是批量插入数据的首选方法。它允许你使用参数化查询，避免了SQL注入的风险，并且比手动构建SQL字符串更高效。
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import sqlite3
conn = sqlite3.connect('your_database.db')
cursor = conn.cursor()
data = [
('value1_1', 'value1_2'),
('value2_1', 'value2_2'),
# ... more data
]
cursor.executemany("INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (?, ?)", data)
conn.commit()
conn.close()executemany()方法接受一个SQL查询和一个包含数据的列表或元组。每个元组代表一行数据，对应于查询中的占位符
?。
如何选择最佳的批量插入方法？
选择哪种方法取决于你的具体需求和使用环境。对于静态数据或从其他表复制数据，
INSERT INTO ... SELECT语句可能更合适。对于动态数据，
executemany()方法（在Python中）通常是最佳选择。事务处理应该与任何批量插入方法结合使用，以确保数据一致性。
批量插入时如何处理错误？
错误处理是批量插入数据时的一个重要考虑因素。如果在使用事务，任何错误都会导致整个事务回滚。如果你需要更细粒度的错误处理，可以考虑在循环中执行INSERT语句，并在每次插入后检查错误。然而，这会降低性能，所以要权衡利弊。
如何提高SQLite批量插入的性能？
除了使用批量插入方法外，还有一些其他的技巧可以提高性能：
- 禁用同步模式： 在插入大量数据时，可以暂时禁用同步模式，但这可能会导致数据丢失的风险。
- 增加缓存大小： 增加缓存大小可以减少磁盘I/O，从而提高性能。
- 使用内存数据库： 如果数据量不大，可以考虑使用内存数据库，这可以显著提高性能。
这些技巧应该谨慎使用，并根据你的具体需求进行调整。
