在Python中，有时使用
executemany
批量插入数据库的方式会比使用
execute
单次插入更慢。这可能是由于以下原因导致的：
数据库插入的速度受到磁盘IO的限制，批量插入数据可能会导致大量的磁盘写入操作，降低插入速度。如果你的磁盘写入速度很慢，那么批量插入数据的速度就会变得更慢。
如果在
executemany
中使用了大量的参数，那么Python会为每个参数创建一个新的游标对象，这将导致大量的内存开销和额外的开销。相反，使用
execute
只需要创建一个游标对象，然后通过多次调用它来插入多行数据。
数据库的连接方式可能会对插入速度产生影响。例如，如果你使用的是TCP连接，那么在每次插入数据时都会进行连接和断开操作，这会增加一些开销。如果使用的是Unix Socket连接，则可以避免这种开销。
针对这些问题，你可以尝试以下几种方法来提高
executemany
的执行速度：
优化你的磁盘IO，使用更快的硬盘或者使用内存数据库。
尝试减少批量插入的参数数量，这样可以减少内存的使用和额外的开销。
优化数据库的连接方式，例如使用Unix Socket连接来避免TCP连接的开销。
尝试使用其他的批量插入方式，例如使用ORM工具或者使用第三方库，这些库通常会优化插入操作的性能。
最后，还要注意不同的数据库系统可能对批量插入的支持不同。因此，在优化
executemany
的性能之前，最好先了解一下你所使用的数据库系统的特性和限制。