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我最近在涉及大量數(shù)據(jù)處理的項(xiàng)目中頻繁使用 sqlite3。我最初的嘗試根本不涉及任何數(shù)據(jù)庫(kù)，所有的數(shù)據(jù)都將保存在內(nèi)存中，包括字典查找、迭代和條件等查詢。這很好，但可以放入內(nèi)存的只有那么多，并且將數(shù)據(jù)從磁盤重新生成或加載到內(nèi)存是一個(gè)繁瑣又耗時(shí)的過程。
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我決定試一試sqlite3。 因?yàn)橹恍璐蜷_與數(shù)據(jù)庫(kù)的連接， 這樣可以增加可處理的數(shù)據(jù)量，并將應(yīng)用程序的加載時(shí)間減少到零。此外，我可以通過 SQL 查詢替換很多Python邏輯語句。
我想分享一些關(guān)于這次經(jīng)歷的心得和發(fā)現(xiàn)。
TL;DR
- 使用大量操作 (又名 executemany)。
- 你不需要使用光標(biāo) (大部分時(shí)間)。
- 光標(biāo)可被迭代。
- 使用上下文管理器。
- 使用編譯指示 (當(dāng)它有意義)。
- 推遲索引創(chuàng)建。
- 使用占位符來插入 python 值。
1. 使用大量操作
如果你需要在數(shù)據(jù)庫(kù)中一次性插入很多行，那么你真不應(yīng)該使用 execute。sqlite3 模塊提供了批量插入的方式：executemany。
而不是像這樣做：
- for row in iter_data():
- connection.execute('INSERT INTO my_table VALUES (?)', row)
你可以利用這個(gè)事實(shí)，即 executemany 接受元組的生成器作為參數(shù)：
- connection.executemany(
- 'INSERT INTO my_table VALUE (?)',
- iter_data()
- )
這不僅更簡(jiǎn)潔，而且更高效。實(shí)際上，sqlite3 在幕后利用 executemany 實(shí)現(xiàn) execute，但后者插入一行而不是多行。
我寫了一個(gè)小的基準(zhǔn)測(cè)試，將一百萬行插入空表(數(shù)據(jù)庫(kù)在內(nèi)存中)：
- executemany: 1.6 秒
- execute: 2.7 秒
2. 你不需要游標(biāo)
一開始我經(jīng)常搞混的事情就是，光標(biāo)管理。在線示例和文檔中通常如下：
- connection = sqlite3.connect(':memory:')
- cursor = connection.cursor()
- # Do something with cursor
但大多數(shù)情況下，你根本不需要光標(biāo)，你可以直接使用連接對(duì)象。
像 execute
- executemany
類似的操作可以直接在連接上調(diào)用。以下是一個(gè)證明此事的示例：
- import sqlite3
- connection = sqlite3(':memory:')
- # Create a table
- connection.execute('CREATE TABLE events(ts, msg)')
- # Insert values
- connection.executemany(
- 'INSERT INTO events VALUES (?,?)',
- [
- (1, 'foo'),
- (2, 'bar'),
- (3, 'baz')
- ]
- )
- # Print inserted rows
- for row in connnection.execute('SELECT * FROM events'):
- print(row)
3. 光標(biāo)(Cursor)可被用于迭代
你可能經(jīng)常會(huì)看到使用fetchone或fetchall來處理 SELECT 查詢結(jié)果的示例。但是我發(fā)現(xiàn)處理這些結(jié)果的最自然的方式是直接在光標(biāo)上迭代：
- for row in connection.execute('SELECT * FROM events'):
- print(row)
這樣一來，只要你得到足夠的結(jié)果，你就可以終止查詢，并且不會(huì)引起資源浪費(fèi)。當(dāng)然，如果事先知道你需要多少結(jié)果，可以改用 LIMIT SQL語句，但Python生成器是非常方便的，可以讓你將數(shù)據(jù)生成與數(shù)據(jù)消耗分離。
4. 使用Context Managers(上下文管理器)
即使在處理SQL事務(wù)的中間，也會(huì)發(fā)生討厭的事情。為了避免手動(dòng)處理回滾或提交，你可以簡(jiǎn)單地使用連接對(duì)象作為上下文管理器。 在以下示例中，我們創(chuàng)建了一個(gè)表，并錯(cuò)誤地插入了重復(fù)的值：
- import sqlite3
- connection = sqlite3.connect(':memory:')
- with connection:
- connection.execute(
- 'CREATE TABLE events(ts, msg, PRIMARY KEY(ts, msg))')
- try:
- with connection:
- connection.executemany('INSERT INTO events VALUES (?, ?)', [
- (1, 'foo'),
- (2, 'bar'),
- (3, 'baz'),
- (1, 'foo'),
- ])
- except (sqlite3.OperationalError, sqlite3.IntegrityError) as e:
- print('Could not complete operation:', e)
- # No row was inserted because transaction failed
- for row in connection.execute('SELECT * FROM events'):
- print(row)
- connection.close()
5. 使用Pragmas
…當(dāng)它真的有用時(shí)
在你的程序中有幾個(gè) pragma 可用于調(diào)整 sqlite3 的行為。特別地，其中一個(gè)可以改善性能的是 synchronous ：
- connection.execute('PRAGMA synchronous = OFF')
你應(yīng)該知道這可能是危險(xiǎn)的。如果應(yīng)用程序在事務(wù)中間意外崩潰，數(shù)據(jù)庫(kù)可能會(huì)處于不一致的狀態(tài)。所以請(qǐng)小心使用! 但是如果你要更快地插入很多行，那么這可能是一個(gè)選擇。
6. 推遲索引創(chuàng)建
假設(shè)你需要在數(shù)據(jù)庫(kù)上創(chuàng)建幾個(gè)索引，而你需要在插入很多行的同時(shí)創(chuàng)建索引。把索引的創(chuàng)建推遲到所有行的插入之后可以導(dǎo)致實(shí)質(zhì)性的性能改善。
7. 使用占位符插入 Python 值
使用 Python 字符串操作將值包含到查詢中是很方便的。但是這樣做非常不安全，而 sqlite3 給你提供了更好的方法來做到這一點(diǎn)：
- # Do not do this!
- my_timestamp = 1
- c.execute("SELECT * FROM events WHERE ts = '%s'" % my_timestamp)
- # Do this instead
- my_timestamp = (1,)
- c.execute('SELECT * FROM events WHERE ts = ?', my_timestamp)
此外，使用Python%s(或格式或格式的字符串常量)的字符串插值對(duì)于 executemany 來說并不是總是可行。所以在此嘗試沒有什么真正意義!
請(qǐng)記住，這些小技巧可能會(huì)(也可能不會(huì))給你帶來好處，具體取決于特定的用例。你應(yīng)該永遠(yuǎn)自己去嘗試，決定是否值得這么做。
網(wǎng)站欄目：讓Python更加充分的使用Sqlite3
標(biāo)題網(wǎng)址：http://www.5511xx.com/article/ccdjipe.html
