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在使用 SQLAlchemy 時(shí)，那些看似很小的選擇可能對(duì)這種對(duì)象關(guān)系映射工具包的性能產(chǎn)生重要影響。

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對(duì)象關(guān)系映射Object-relational mapping（ORM）使應(yīng)用程序開發(fā)人員的工作更輕松，在很大程度是因?yàn)樗试S你使用你可能知道的語言（例如 Python）與數(shù)據(jù)庫交互，而不是使用原始 SQL 語句查詢。SQLAlchemy 是一個(gè) Python ORM 工具包，它提供使用 Python 訪問 SQL 數(shù)據(jù)庫的功能。它是一個(gè)成熟的 ORM 工具，增加了模型關(guān)系、強(qiáng)大的查詢構(gòu)造范式、簡(jiǎn)單的序列化等優(yōu)點(diǎn)。然而，它的易用性使得人們很容易忘記其背后發(fā)生了什么。使用 SQLAlchemy 時(shí)做出的看似很小的選擇可能產(chǎn)生非常大的性能影響。

本文解釋了開發(fā)人員在使用 SQLAlchemy 時(shí)遇到的一些最重要的性能問題，以及如何解決這些問題。

只需要計(jì)數(shù)但檢索整個(gè)結(jié)果集

有時(shí)開發(fā)人員只需要一個(gè)結(jié)果計(jì)數(shù)，但是沒有使用數(shù)據(jù)庫計(jì)數(shù)功能，而是獲取了所有結(jié)果，然后使用 Python 中的 len 完成計(jì)數(shù)。

 
 
 

  
  
  
count = len(User.query.filter_by(acct_active=True).all())
 
 
 

相反，使用 SQLAlchemy 的 count 方法將在服務(wù)器端執(zhí)行計(jì)數(shù)，從而減少發(fā)送到客戶端的數(shù)據(jù)。在前面的例子中調(diào)用 all() 也會(huì)導(dǎo)致模型對(duì)象的實(shí)例化，如果有很多數(shù)據(jù)，那么時(shí)間代價(jià)可能會(huì)非常昂貴。

除非還需要做其他的事情，否則只需使用 count 方法：

 
 
 

  
  
  
count = User.query.filter_by(acct_active=True).count()
 
 
 

只需要幾列時(shí)檢索整個(gè)模型

在許多情況下，發(fā)出查詢時(shí)只需要幾列數(shù)據(jù)。SQLAlchemy 可以只獲取你想要的列，而不是返回整個(gè)模型實(shí)例。這不僅減少了發(fā)送的數(shù)據(jù)量，還避免了實(shí)例化整個(gè)對(duì)象。使用列數(shù)據(jù)的元組而不是模型可以快得多。

 
 
 

  
  
  
result = User.query.all()
  
  
  
for user in result:
  
  
  
    print(user.name, user.email)
 
 
 

反之，使用 with_entities 方法只選擇所需要的內(nèi)容：

 
 
 

  
  
  
result = User.query.with_entities(User.name, User.email).all()
  
  
  
for (username, email) in result:
  
  
  
    print(username, email)
 
 
 

每次循環(huán)都更新一個(gè)對(duì)象

避免使用循環(huán)來單獨(dú)更新集合。雖然數(shù)據(jù)庫可以非?？斓貓?zhí)行單個(gè)更新，但應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器之間的往返時(shí)間將快速累加。通常，在合理的情況下爭(zhēng)取更少的查詢。

 
 
 

  
  
  
for user in users_to_update:
  
  
  
  user.acct_active = True
  
  
  
  db.session.add(user)
 
 
 

改用批量更新方法：

 
 
 

  
  
  
query = User.query.filter(user.id.in_([user.id for user in users_to_update]))
  
  
  
query.update({"acct_active": True}, synchronize_session=False)
 
 
 

觸發(fā)級(jí)聯(lián)刪除

ORM 允許在模型關(guān)系上進(jìn)行簡(jiǎn)單的配置，但是有一些微妙的行為可能會(huì)令人吃驚。大多數(shù)數(shù)據(jù)庫通過外鍵和各種級(jí)聯(lián)選項(xiàng)維護(hù)關(guān)系完整性。SQLAlchemy 允許你使用外鍵和級(jí)聯(lián)選項(xiàng)定義模型，但是 ORM 具有自己的級(jí)聯(lián)邏輯，可以取代數(shù)據(jù)庫。

考慮以下模型：

 
 
 

  
  
  
class Artist(Base):
  
  
  
    __tablename__ = "artist"
  
  
  
 
  
  
  
    id = Column(Integer, primary_key=True)
  
  
  
    songs = relationship("Song", cascade="all, delete")
  
  
  
 
  
  
  
 
  
  
  
class Song(Base):
  
  
  
    __tablename__ = "song"
  
  
  
 
  
  
  
    id = Column(Integer, primary_key=True)
  
  
  
    artist_id = Column(Integer, ForeignKey("artist.id", ondelete="CASCADE"))
 
 
 

刪除歌手將導(dǎo)致 ORM 在 song 表上發(fā)出 delete 查詢，從而防止由于外鍵導(dǎo)致的刪除操作。這種行為可能會(huì)成為復(fù)雜關(guān)系和大量記錄的瓶頸。

請(qǐng)包含 passive_deletes 選項(xiàng)，以確保讓數(shù)據(jù)庫來管理關(guān)系。但是，請(qǐng)確保你的數(shù)據(jù)庫具有此功能。例如，SQLite 默認(rèn)情況下不管理外鍵。

 
 
 

  
  
  
songs = relationship("Song", cascade all, delete", passive_deletes=True)
 
 
 

當(dāng)要使用貪婪加載時(shí)，應(yīng)使用延遲加載

延遲加載是 SQLAlchemy 處理關(guān)系的默認(rèn)方法。從上一個(gè)例子構(gòu)建來看，加載一個(gè)歌手時(shí)不會(huì)同時(shí)加載他或她的歌曲。這通常是一個(gè)好主意，但是如果總是需要加載某些關(guān)系，單獨(dú)的查詢可能會(huì)造成浪費(fèi)。

如果允許以延遲方式加載關(guān)系，像 Marshmallow 這樣流行的序列化框架可以觸發(fā)級(jí)聯(lián)查詢。

有幾種方法可以控制此行為。最簡(jiǎn)單的方法是通過 relationship 函數(shù)本身。

 
 
 

  
  
  
songs = relationship("Song", lazy="joined", cascade="all, delete")
 
 
 

這將導(dǎo)致一個(gè)左連接被添加到任何歌手的查詢中，因此，songs 集合將立即可用。盡管有更多數(shù)據(jù)返回給客戶端，但往返次數(shù)可能會(huì)少得多。

SQLAlchemy 為無法采用這種綜合方法的情況提供了更細(xì)粒度的控制，可以使用 joinedload() 函數(shù)在每個(gè)查詢的基礎(chǔ)上切換連接的加載。

 
 
 

  
  
  
from sqlalchemy.orm import joinedload
  
  
  
 
  
  
  
artists = Artist.query.options(joinedload(Artist.songs))
  
  
  
print(artists.songs) # Does not incur a roundtrip to load
 
 
 

使用 ORM 進(jìn)行批量記錄導(dǎo)入

導(dǎo)入成千上萬條記錄時(shí)，構(gòu)建完整模型實(shí)例的開銷會(huì)成為主要瓶頸。想象一下，從一個(gè)文件中加載數(shù)千首歌曲記錄，其中每首歌曲都先被轉(zhuǎn)換為字典。

 
 
 

  
  
  
for song in songs:
  
  
  
    db.session.add(Song(`song))
 
 
 

相反，繞過 ORM，只使用核心的 SQLAlchemy 參數(shù)綁定功能。

 
 
 

  
  
  
batch = []
  
  
  
insert_stmt = Song.__table__.insert()
  
  
  
for song in songs:
  
  
  
    if len(batch) > 1000:
  
  
  
       db.session.execute(insert_stmt, batch)
  
  
  
       batch.clear()
  
  
  
    batch.append(song)
  
  
  
if batch:
  
  
  
    db.session.execute(insert_stmt, batch)
 
 
 

請(qǐng)記住，此方法會(huì)自然而然地跳過你可能依賴的任何客戶端 ORM 邏輯，例如基于 Python 的列默認(rèn)值。盡管此方法比將對(duì)象加載為完整的模型實(shí)例要快，但是你的數(shù)據(jù)庫可能具有更快的批量加載方法。例如，PostgreSQL 的 COPY 命令為加載大量記錄提供了最佳性能。

過早調(diào)用提交或刷新

在很多情況下，你需要將子記錄與其父記錄相關(guān)聯(lián)，反之亦然。一種顯然的方法是刷新會(huì)話，以便為有問題的記錄分配一個(gè) ID。

 
 
 

  
  
  
artist = Artist(name="Bob Dylan")
  
  
  
song = Song(title="Mr. Tambourine Man")
  
  
  
 
  
  
  
db.session.add(artist)
  
  
  
db.session.flush()
  
  
  
 
  
  
  
song.artist_id = artist.id
 
 
 

對(duì)于每個(gè)請(qǐng)求，多次提交或刷新通常是不必要的，也是不可取的。數(shù)據(jù)庫刷新涉及強(qiáng)制在數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上進(jìn)行磁盤寫入，在大多數(shù)情況下，客戶端將阻塞，直到服務(wù)器確認(rèn)已寫入數(shù)據(jù)為止。

SQLAlchemy 可以在幕后跟蹤關(guān)系和管理相關(guān)鍵。

 
 
 

  
  
  
artist = Artist(name="Bob Dylan")
  
  
  
song = Song(title="Mr. Tambourine Man")
  
  
  
 
  
  
  
artist.songs.append(song)
 
 
 

總結(jié)

我希望這一系列常見的陷阱可以幫助你避免這些問題，并使你的應(yīng)用平穩(wěn)運(yùn)行。通常，在診斷性能問題時(shí)，測(cè)量是關(guān)鍵。大多數(shù)數(shù)據(jù)庫都提供性能診斷功能，可以幫助你定位問題，例如 PostgreSQL 的 pg_stat_statements 模塊。

網(wǎng)站名稱：如何修復(fù)使用PythonORM工具SQLAlchemy時(shí)的常見陷阱
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