与MariaDB相比，XDB2.0在Python客户机上的写入性能较慢

我是InfluxDB的新手，我正在尝试比较MariaDB和InfluxDB 2.0的性能。因此，我执行了一个大约350.000行的基准测试，这些行存储在一个txt文件（30mb）中

在使用MariaDB时，我使用“executemany”将多行写入数据库，所有行（使用Python）大约需要20秒

因此，我使用Python客户机对XDB进行了同样的尝试，下面是我如何实现这一点的主要步骤

#Configuring the write api
write_api = client.write_api(write_options=WriteOptions(batch_size=10_000, flush_interval=5_000))

#Creating the Point
p = Point(“Test”).field(“column_1”,value_1).field(“column_2”,value_2) #having 7 fields in total

#Appending the point to create a list
data.append(p)

#Then writing the data as a whole into the database, I do this after collecting 200.000 points (this had the best performance), then I clean the variable “data” to start again
write_api.write(“bucket”, “org”, data)

执行此操作时，大约需要40秒，这是MariaDB时间的两倍

这个问题困扰了我很长一段时间，因为文档建议我分批编写，理论上应该比MariaDB快

但我可能错过了什么

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提前谢谢你

将20MB的任何内容装载到磁盘上都需要一些时间

executemany

可能进行批处理。（我不知道细节。）

听起来XDB并没有做得那么好

要将大量数据放入表中，请执行以下操作：

• 给定CSV文件，

  加载数据填充

  是最快的。但是如果您必须首先创建该文件，它可能不会赢得比赛
• “批处理”

  插入速度非常快：
  插入。。。100行的值（1,11），（2,22），…
  ，其运行速度大约是单行
  插入的10倍。超过100行左右，它就会进入“收益递减”

• 将单独的

  插入到“事务”中可以避免事务开销。（还有“回报递减”。）

用户和数据库之间有一百个包；XDB是另一个。我不知道细节