使用 SQLAlchemy 时 pandas.read_sql() 比 pyodbc 慢得多

Question

我正在尝试从 SQL 读取一个小表，并且正在考虑从 pyodbc 切换到 SQLAlchemy 以便能够使用 pd.to_sql()

当我比较两者时，sql alchemy 慢得多。

s_py = """\
import pandas as pd
import pyodbc
cxn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL SERVER};SERVER=.\;DATABASE=PPIS;UID=sa;PWD=pwd')
"""

s_alch = """\
import pandas as pd
import sqlalchemy
cxn = sqlalchemy.create_engine("mssql+pyodbc://sa:pwd@./PPIS?driver=SQL+Server")
"""
timeit.timeit('pd.read_sql("SELECT * FROM Operators", cxn)',setup=s_py, number=100)

输出[21]：0.18496091418973037

timeit.timeit('pd.read_sql("SELECT * FROM Operators", cxn)',setup=s_alch, number=100)

输出[23]：4.407356934717654

我见过这个谈论插入行。但为什么读取速度会慢很多呢？