pyside6 QSqlQuery每次写入几千条数据怎么优化速度

在使用 PySide6 中的 QSqlQuery 插入大量数据时，可以通过以下几种方式来优化速度：【实测第一种效率很高】
使用事务（Transaction）：将多次插入操作包裹在一个事务中，可以显著提高插入速度。在开始插入数据之前，调用 QSqlQuery.exec("BEGIN") 开启事务，在所有插入操作执行完毕后，调用 QSqlQuery.exec("COMMIT") 提交事务。这样可以减少每次插入操作对数据库的开销。

query = QSqlQuery()
query.exec("BEGIN")
for data in data_to_insert:
query.prepare("INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (?, ?)")
query.bindValue(0, data.value1)
query.bindValue(1, data.value2)
query.exec()
query.exec("COMMIT")

批量插入（Bulk Insert）：使用一次性插入多行数据的方式，可以减少数据库和网络交互的开销。可以通过使用 QSqlQuery.execBatch 方法来执行批量插入操作。
python
query = QSqlQuery()
query.prepare("INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (?, ?)")
for data in data_to_insert:
query.addBindValue(data.value1)
query.addBindValue(data.value2)
query.execBatch()
使用预处理语句（Prepared Statement）：将 SQL 查询语句预先编译好，然后多次执行，这样可以减少每次执行 SQL 查询的开销。
python
query = QSqlQuery()
query.prepare("INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (?, ?)")
for data in data_to_insert:
query.bindValue(0, data.value1)
query.bindValue(1, data.value2)
query.exec()
通过以上方式，可以显著提高大量数据插入的速度。同时，还可以考虑对数据库的索引、表结构等进行优化，以进一步提升性能。