Python SQLAlchemy在大表中缓慢更新

我在我的项目中使用了SQLAlchemy，但速度有问题。 任务很简单——遍历python列表中的行，在数据库表中查找行，更新行中的一些值。我正试图这样做（在不同的变化：

for keyword in keys_list:
         result = s.query(MyTable).filter(MyTable.keyword == keyword).update({'a':a, 'b':b})

我认为，如果密钥列表变大，时间应该呈线性增长，但事实并非如此

我的意思是：我有一个大约3000行的小测试表，脚本运行正常，速度不是很快，但足够了（大约5秒）.在一个生产表中，我有300000行，因此它比测试表大100倍。我预计执行时间应该是5*100秒，这是可以接受的。但仅完成前1000行需要更长的时间

在另一个项目中，我使用了相同数量的数据，但使用了原始sql—它工作得很好。现在我想使用SQLAlchemy，我认为它应该可以工作，但我缺乏数据库方面的知识，这就是它不工作的原因

请帮忙

UPD1:

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MyTable类如下所示：

id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
keyword = Column(String(250), nullable=False, index=True, unique=True)
a = Column(String(250))
b = Column(String(250))

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您是否向关键字列添加了索引？您更新的值是否会根据关键字进行更改？此外，基础表上存在哪些索引（因为缓慢的一个可能原因是不断重新写入索引）MyTable类的外观如下：id=column（Integer，primary_key=True，autoincrement=True）keyword=column（String（250），nullable=False，index=True，unique=True）a=Column（字符串（250））b=Column（字符串（250））