当在Linux中使用PyODBC进行批量操作时，如果效率较低，可以尝试以下方法来提高性能：
使用事务：将多个SQL语句包装在一个事务中，这样可以减少每次执行语句时的网络开销和数据库处理时间。在Python中，可以使用connection.autocommit = False来禁用自动提交，然后在所有操作完成后使用connection.commit()提交事务。
批量插入：当需要插入大量数据时，可以使用批量插入语句来提高效率。例如，使用INSERT INTO table_name (column1, column2, ...) VALUES (?, ?, ...), (?, ?, ...), ...来一次性插入多行数据。
使用预编译语句（参数化查询）：预编译语句可以提高查询性能，因为它们只需要编译一次，之后可以多次执行。在PyODBC中，可以使用cursor.execute()方法的第二个参数传递参数元组。
关闭游标和连接：在完成数据库操作后，及时关闭游标和连接以释放资源。在Python中，可以使用cursor.close()关闭游标，使用connection.close()关闭连接。
调整连接池设置：如果使用了连接池，可以调整其设置以提高性能。例如，可以增加最大连接数、最小空闲连接数等。
优化数据库结构和查询：检查数据库表的结构和查询语句，确保它们已经过优化。例如，为经常用于查询条件的列创建索引，优化复杂的查询语句等。
考虑使用其他数据库驱动程序：如果PyODBC的性能仍然不理想，可以考虑使用其他数据库驱动程序，如MySQL Connector/Python、PostgreSQL的psycopg2等，看看它们是否能提供更好的性能。
在适当的情况下，可以考虑将数据分片或分布到多个数据库服务器上，以减轻单个服务器的负担。
