Почему SQLAlchemy вставка с sqlite в 25 раз медленнее, чем использование sqlite3 напрямую?

Отличный ответ от @zzzeek. Для тех, кто интересуется одной и той же статистикой запросов, я немного изменил код @zzzeek, ​​чтобы запросить те же записи сразу после их вставки, а затем преобразовать эти записи в список dicts.

Здесь результаты

SqlAlchemy ORM: Total time for 100000 records 11.9210000038 secs
SqlAlchemy ORM query: Total time for 100000 records 2.94099998474 secs
SqlAlchemy ORM pk given: Total time for 100000 records 7.51800012589 secs
SqlAlchemy ORM pk given query: Total time for 100000 records 3.07699990273 secs
SqlAlchemy Core: Total time for 100000 records 0.431999921799 secs
SqlAlchemy Core query: Total time for 100000 records 0.389000177383 secs
sqlite3: Total time for 100000 records 0.459000110626 sec
sqlite3 query: Total time for 100000 records 0.103999853134 secs

Интересно отметить, что запрос с использованием голого sqlite3 все еще примерно в 3 раза быстрее, чем использование SQLAlchemy Core. Я предполагаю, что цена, которую вы платите за ResultProxy, возвращается вместо годовой строки sqlite3.

SQLAlchemy Core примерно в 8 раз быстрее, чем использование ORM. Таким образом, запрос с использованием ORM намного медленнее, независимо от того, что.

Вот код, который я использовал:

import time
import sqlite3

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String,  create_engine
from sqlalchemy.orm import scoped_session, sessionmaker
from sqlalchemy.sql import select

Base = declarative_base()
DBSession = scoped_session(sessionmaker())

class Customer(Base):
    __tablename__ = "customer"
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))

def init_sqlalchemy(dbname = 'sqlite:///sqlalchemy.db'):
    global engine
    engine = create_engine(dbname, echo=False)
    DBSession.remove()
    DBSession.configure(bind=engine, autoflush=False, expire_on_commit=False)
    Base.metadata.drop_all(engine)
    Base.metadata.create_all(engine)

def test_sqlalchemy_orm(n=100000):
    init_sqlalchemy()
    t0 = time.time()
    for i in range(n):
        customer = Customer()
        customer.name = 'NAME ' + str(i)
        DBSession.add(customer)
        if i % 1000 == 0:
            DBSession.flush()
    DBSession.commit()
    print "SqlAlchemy ORM: Total time for " + str(n) + " records " + str(time.time() - t0) + " secs"
    t0 = time.time()
    q = DBSession.query(Customer)
    dict = [{'id':r.id, 'name':r.name} for r in q]
    print "SqlAlchemy ORM query: Total time for " + str(len(dict)) + " records " + str(time.time() - t0) + " secs"


def test_sqlalchemy_orm_pk_given(n=100000):
    init_sqlalchemy()
    t0 = time.time()
    for i in range(n):
        customer = Customer(id=i+1, name="NAME " + str(i))
        DBSession.add(customer)
        if i % 1000 == 0:
            DBSession.flush()
    DBSession.commit()
    print "SqlAlchemy ORM pk given: Total time for " + str(n) + " records " + str(time.time() - t0) + " secs"
    t0 = time.time()
    q = DBSession.query(Customer)
    dict = [{'id':r.id, 'name':r.name} for r in q]
    print "SqlAlchemy ORM pk given query: Total time for " + str(len(dict)) + " records " + str(time.time() - t0) + " secs"

def test_sqlalchemy_core(n=100000):
    init_sqlalchemy()
    t0 = time.time()
    engine.execute(
        Customer.__table__.insert(),
        [{"name":'NAME ' + str(i)} for i in range(n)]
    )
    print "SqlAlchemy Core: Total time for " + str(n) + " records " + str(time.time() - t0) + " secs"
    conn = engine.connect()
    t0 = time.time()
    sql = select([Customer.__table__])
    q = conn.execute(sql)
    dict = [{'id':r[0], 'name':r[0]} for r in q]
    print "SqlAlchemy Core query: Total time for " + str(len(dict)) + " records " + str(time.time() - t0) + " secs"

def init_sqlite3(dbname):
    conn = sqlite3.connect(dbname)
    c = conn.cursor()
    c.execute("DROP TABLE IF EXISTS customer")
    c.execute("CREATE TABLE customer (id INTEGER NOT NULL, name VARCHAR(255), PRIMARY KEY(id))")
    conn.commit()
    return conn

def test_sqlite3(n=100000, dbname = 'sqlite3.db'):
    conn = init_sqlite3(dbname)
    c = conn.cursor()
    t0 = time.time()
    for i in range(n):
        row = ('NAME ' + str(i),)
        c.execute("INSERT INTO customer (name) VALUES (?)", row)
    conn.commit()
    print "sqlite3: Total time for " + str(n) + " records " + str(time.time() - t0) + " sec"
    t0 = time.time()
    q = conn.execute("SELECT * FROM customer").fetchall()
    dict = [{'id':r[0], 'name':r[0]} for r in q]
    print "sqlite3 query: Total time for " + str(len(dict)) + " records " + str(time.time() - t0) + " secs"


if __name__ == '__main__':
    test_sqlalchemy_orm(100000)
    test_sqlalchemy_orm_pk_given(100000)
    test_sqlalchemy_core(100000)
    test_sqlite3(100000)

Я также тестировал, не преобразовывая результат запроса в dicts, и статистика аналогична:

SqlAlchemy ORM: Total time for 100000 records 11.9189999104 secs
SqlAlchemy ORM query: Total time for 100000 records 2.78500008583 secs
SqlAlchemy ORM pk given: Total time for 100000 records 7.67199993134 secs
SqlAlchemy ORM pk given query: Total time for 100000 records 2.94000005722 secs
SqlAlchemy Core: Total time for 100000 records 0.43700003624 secs
SqlAlchemy Core query: Total time for 100000 records 0.131000041962 secs
sqlite3: Total time for 100000 records 0.500999927521 sec
sqlite3 query: Total time for 100000 records 0.0859999656677 secs

Запрос с помощью SQLAlchemy Core примерно в 20 раз быстрее по сравнению с ORM.

Важно отметить, что эти тесты очень поверхностны и не должны восприниматься слишком серьезно. Я мог бы пропустить некоторые очевидные трюки, которые могли бы полностью изменить статистику.

Лучший способ измерения производительности - прямо в вашем собственном приложении. Не принимайте мою статистику как должное.

Я бы попробовал вставить выражение, а затем проверить.

Вероятно, он все еще будет медленнее из-за чрезмерных издержек OR, но я надеюсь, что это будет намного медленнее.

Не могли бы вы попытаться и опубликовать результаты. Это очень интересный материал.