Python ORM vs. Raw SQL: jõudluse kompromissid ja millal valida

Kui arendate Pythonis rakendusi, mis suhtlevad andmebaasidega, seisate silmitsi põhimõttelise valikuga: kasutada objekt-relatsioonilist kaardistajat (ORM) või kirjutada raw SQL-päringuid. Mõlemal lähenemisviisil on oma eelised ja puudused, eriti jõudluse osas. See artikkel süveneb Pythoni ORMide ja raw SQL-i vahelistesse jõudluse kompromissidesse, pakkudes teadmisi, mis aitavad teil oma projektide jaoks teadlikke otsuseid teha.

Mis on ORMid ja Raw SQL?

Objekt-relatsiooniline kaardistaja (ORM)

ORM on programmeerimistehnika, mis teisendab andmeid kokkusobimatute tüübisüsteemide vahel objektorienteeritud programmeerimiskeeltes ja relatsioonilistes andmebaasides. Põhimõtteliselt pakub see abstraheerimistasandi, mis võimaldab teil andmebaasiga suhelda Pythoni objektide abil, selle asemel et kirjutada otse SQL-päringuid. Populaarsed Pythoni ORMid on SQLAlchemy, Django ORM ja Peewee.

ORMide eelised:

• Suurem tootlikkus: ORMid lihtsustavad andmebaasidega suhtlemist, vähendades vajaliku mallkoodi hulka.
• Koodi taaskasutatavus: ORMid võimaldavad teil määratleda andmebaasimudeleid Pythoni klassidena, edendades koodi taaskasutust ja hallatavust.
• Andmebaasi abstraktsioon: ORMid abstraheerivad aluseks oleva andmebaasi, võimaldades teil vahetada erinevate andmebaasisüsteemide (nt PostgreSQL, MySQL, SQLite) vahel minimaalsete koodimuudatustega.
• Turvalisus: paljud ORMid pakuvad sisseehitatud kaitset SQL-i süstimise haavatavuste vastu.

Raw SQL

Raw SQL hõlmab SQL-päringute otse kirjutamist Pythoni koodis, et andmebaasiga suhelda. See lähenemisviis annab teile täieliku kontrolli käivitatavate päringute ja hangitavate andmete üle.

Raw SQL-i eelised:

• Jõudluse optimeerimine: Raw SQL võimaldab teil päringuid optimaalse jõudluse tagamiseks peenhäälestada, eriti keerukate toimingute korral.
• Andmebaasispetsiifilised funktsioonid: saate kasutada andmebaasispetsiifilisi funktsioone ja optimeeringuid, mida ORMid ei pruugi toetada.
• Otsene kontroll: teil on täielik kontroll loodud SQL-i üle, mis võimaldab täpset päringu täitmist.

Jõudluse kompromissid

ORMide ja raw SQL-i jõudlus võib olenevalt kasutusjuhtumist oluliselt erineda. Nende kompromisside mõistmine on tõhusate rakenduste loomiseks ülioluline.

Päringu keerukus

Lihtsad päringud: lihtsate CRUD-i (Create, Read, Update, Delete) toimingute korral toimivad ORMid sageli võrreldavalt raw SQL-iga. ORM-i lisakulu on nendel juhtudel minimaalne.

Keerukad päringud: päringu keerukuse suurenemisega on raw SQL üldiselt ORMidest parem. ORMid võivad genereerida keerukate toimingute jaoks ebaefektiivseid SQL-päringuid, mis põhjustavad jõudluse kitsaskohti. Näiteks kaaluge stsenaariumi, kus peate tooma andmeid mitmest tabelist keeruka filtreerimise ja agregeerimisega. Halvasti konstrueeritud ORM-päring võib teha andmebaasi mitu edasi-tagasi reisi, tuues rohkem andmeid kui vaja, samas kui käsitsi optimeeritud raw SQL-päring suudab sama ülesande täita vähemate andmebaasisuhtlustega.

Andmebaasi suhtlused

Päringute arv: ORMid võivad mõnikord genereerida näiliselt lihtsate toimingute jaoks suure hulga päringuid. Seda tuntakse kui N+1 probleemi. Näiteks kui toote objektide loendi ja seejärel pääsete juurde seotud objektile iga loendiüksuse jaoks, võib ORM käivitada N+1 päringut (üks päring loendi toomiseks ja N täiendavat päringut seotud objektide toomiseks). Raw SQL võimaldab teil kirjutada ühe päringu kõigi vajalike andmete toomiseks, vältides N+1 probleemi.

Päringu optimeerimine: Raw SQL annab teile peenhäälestatud kontrolli päringu optimeerimise üle. Jõudluse parandamiseks saate kasutada andmebaasispetsiifilisi funktsioone, nagu indeksid, päringuvihjed ja salvestatud protseduurid. ORMid ei pruugi alati pakkuda juurdepääsu neile täiustatud optimeerimistehnikatele.

Andmete toomine

Andmete hüdratatsioon: ORMid hõlmavad täiendavat etappi, et hüdreerida toodud andmed Pythoni objektideks. See protsess võib lisada lisakulusid, eriti suurte andmekogumitega tegelemisel. Raw SQL võimaldab teil andmeid tuua kergemas vormingus, näiteks korteežidena või sõnastikena, vähendades andmete hüdratatsiooni lisakulusid.

Vahemällu salvestamine

ORM vahemällu salvestamine: paljud ORMid pakuvad andmebaasi koormuse vähendamiseks vahemällu salvestamise mehhanisme. Vahemällu salvestamine võib aga tuua kaasa keerukust ja potentsiaalseid ebakõlasid, kui seda hoolikalt ei hallata. Näiteks pakub SQLAlchemy erinevaid vahemällu salvestamise tasemeid, mida saate konfigureerida. Kui vahemällu salvestamine on valesti seadistatud, võidakse tagastada aegunud andmed.

Raw SQL vahemällu salvestamine: saate rakendada vahemällu salvestamise strateegiaid raw SQL-iga, kuid see nõuab rohkem käsitsi tööd. Tavaliselt peaksite kasutama välist vahemällu salvestamise kihti, nagu Redis või Memcached.

Praktilised näited

Illustreerime jõudluse kompromisse praktiliste näidetega, kasutades SQLAlchemy-d ja raw SQL-i.

Näide 1: Lihtne päring

ORM (SQLAlchemy):

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

engine = create_engine('sqlite:///:memory:')
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    age = Column(Integer)

Base.metadata.create_all(engine)

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# Create some users
user1 = User(name='Alice', age=30)
user2 = User(name='Bob', age=25)
session.add_all([user1, user2])
session.commit()

# Query for a user by name
user = session.query(User).filter_by(name='Alice').first()
print(f"ORM: User found: {user.name}, {user.age}")

            

              
                Copy
              
            
          

Raw SQL:

            
import sqlite3

conn = sqlite3.connect(':memory:')
cursor = conn.cursor()

cursor.execute('''
    CREATE TABLE users (
        id INTEGER PRIMARY KEY,
        name TEXT,
        age INTEGER
    )
''')

# Insert some users
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ('Alice', 30))
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ('Bob', 25))
conn.commit()

# Query for a user by name
cursor.execute("SELECT name, age FROM users WHERE name = ?", ('Alice',))
user = cursor.fetchone()
print(f"Raw SQL: User found: {user[0]}, {user[1]}")
conn.close()

            

              
                Copy
              
            
          

Selles lihtsas näites on jõudluse erinevus ORM-i ja raw SQL-i vahel tühine.

Näide 2: Keerukas päring

Vaatleme keerukamat stsenaariumi, kus peame tooma kasutajad ja nendega seotud tellimused.

ORM (SQLAlchemy):

            
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

engine = create_engine('sqlite:///:memory:')
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    age = Column(Integer)
    orders = relationship("Order", back_populates="user")

class Order(Base):
    __tablename__ = 'orders'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    user_id = Column(Integer, ForeignKey('users.id'))
    product = Column(String)
    user = relationship("User", back_populates="orders")

Base.metadata.create_all(engine)

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# Create some users and orders
user1 = User(name='Alice', age=30)
user2 = User(name='Bob', age=25)
order1 = Order(user=user1, product='Laptop')
order2 = Order(user=user1, product='Mouse')
order3 = Order(user=user2, product='Keyboard')
session.add_all([user1, user2, order1, order2, order3])
session.commit()

# Query for users and their orders
users = session.query(User).all()
for user in users:
    print(f"ORM: User: {user.name}, Orders: {[order.product for order in user.orders]}")

#Demonstrates the N+1 problem.  Without eager loading, a query is executed for each user's orders.

            

              
                Copy
              
            
          

Raw SQL:

            
import sqlite3

conn = sqlite3.connect(':memory:')
cursor = conn.cursor()

cursor.execute('''
    CREATE TABLE users (
        id INTEGER PRIMARY KEY,
        name TEXT,
        age INTEGER
    )
''')

cursor.execute('''
    CREATE TABLE orders (
        id INTEGER PRIMARY KEY,
        user_id INTEGER,
        product TEXT,
        FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)
    )
''')

# Insert some users and orders
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ('Alice', 30))
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ('Bob', 25))
user_id_alice = cursor.lastrowid # Get Alice's ID
cursor.execute("INSERT INTO orders (user_id, product) VALUES (?, ?)", (user_id_alice, 'Laptop'))
cursor.execute("INSERT INTO orders (user_id, product) VALUES (?, ?)", (user_id_alice, 'Mouse'))

user_id_bob = cursor.execute("SELECT id FROM users WHERE name = 'Bob'").fetchone()[0]
cursor.execute("INSERT INTO orders (user_id, product) VALUES (?, ?)", (user_id_bob, 'Keyboard'))

conn.commit()

# Query for users and their orders using JOIN
cursor.execute("""
    SELECT users.name, orders.product
    FROM users
    LEFT JOIN orders ON users.id = orders.user_id
""")

results = cursor.fetchall()

user_orders = {}
for name, product in results:
    if name not in user_orders:
        user_orders[name] = []
    if product: #Product can be null
      user_orders[name].append(product)

for user, orders in user_orders.items():
    print(f"Raw SQL: User: {user}, Orders: {orders}")

conn.close()

            

              
                Copy
              
            
          

Selles näites võib raw SQL olla oluliselt kiirem, eriti kui ORM genereerib mitu päringut või ebaefektiivseid JOIN-toiminguid. Raw SQL-i versioon toob kõik andmed ühe päringuga JOIN-i abil, vältides N+1 probleemi.

Millal valida ORM

ORMid on hea valik, kui:

• Kiire arendus on prioriteet. ORMid kiirendavad arendusprotsessi, lihtsustades andmebaasidega suhtlemist.
• Rakendus teostab peamiselt CRUD-toiminguid. ORMid käsitlevad lihtsaid toiminguid tõhusalt.
• Andmebaasi abstraktsioon on oluline. ORMid võimaldavad teil vahetada erinevate andmebaasisüsteemide vahel minimaalsete koodimuudatustega.
• Turvalisus on oluline. ORMid pakuvad sisseehitatud kaitset SQL-i süstimise haavatavuste vastu.
• Meeskonnal on piiratud SQL-i teadmised. ORMid abstraheerivad SQL-i keerukuse, muutes arendajatel andmebaasidega töötamise lihtsamaks.

Millal valida Raw SQL

Raw SQL on hea valik, kui:

• Jõudlus on kriitiline. Raw SQL võimaldab teil päringuid optimaalse jõudluse tagamiseks peenhäälestada.
• Vajalikud on keerukad päringud. Raw SQL pakub paindlikkust kirjutada keerukaid päringuid, mida ORMid ei pruugi tõhusalt käsitleda.
• Vajalikud on andmebaasispetsiifilised funktsioonid. Raw SQL võimaldab teil kasutada andmebaasispetsiifilisi funktsioone ja optimeeringuid.
• Teil on vaja täielikku kontrolli loodud SQL-i üle. Raw SQL annab teile täieliku kontrolli päringu täitmise üle.
• Töötate vanemate andmebaaside või keerukate skeemidega. ORMid ei pruugi sobida kõikidele vanadele andmebaasidele või skeemidele.

Hübriidne lähenemisviis

Mõnel juhul võib parim lahendus olla hübriidne lähenemisviis. Saate kasutada ORM-i enamiku oma andmebaasisuhtluste jaoks ja kasutada raw SQL-i konkreetsete toimingute jaoks, mis nõuavad optimeerimist või andmebaasispetsiifilisi funktsioone. See lähenemisviis võimaldab teil kasutada nii ORMide kui ka raw SQL-i eeliseid.

Võrdlusanalüüs ja profileerimine

Parim viis kindlaks teha, kas ORM või raw SQL on teie konkreetse kasutusjuhtumi jaoks suurema jõudlusega, on teha võrdlusanalüüs ja profileerimine. Kasutage tööriistu, nagu `timeit` või spetsiaalseid profileerimistööriistu, et mõõta erinevate päringute käivitusaega ja tuvastada jõudluse kitsaskohti. Kaaluge tööriistu, mis võivad anda teadmisi andmebaasi tasemel, et uurida päringute täitmisplaane.

Siin on näide, kasutades `timeit`:

            
import timeit

# Setup code (create database, insert data, etc.) - same setup code from previous examples

# Function using ORM
def orm_query():
  #ORM query
  session = Session()
  user = session.query(User).filter_by(name='Alice').first()
  session.close()
  return user

# Function using Raw SQL
def raw_sql_query():
  #Raw SQL query
  conn = sqlite3.connect(':memory:')
  cursor = conn.cursor()
  cursor.execute("SELECT name, age FROM users WHERE name = ?", ('Alice',))
  user = cursor.fetchone()
  conn.close()
  return user


# Measure execution time for ORM
orm_time = timeit.timeit(orm_query, number=1000)

# Measure execution time for Raw SQL
raw_sql_time = timeit.timeit(raw_sql_query, number=1000)

print(f"ORM Execution Time: {orm_time}")
print(f"Raw SQL Execution Time: {raw_sql_time}")

            

              
                Copy
              
            
          

Realistlike andmete ja päringumustritega võrdlusanalüüside käivitamine täpsete tulemuste saamiseks.

Järeldus

Pythoni ORMide ja raw SQL-i vahel valimine hõlmab jõudluse kompromisside kaalumist võrreldes arenduse tootlikkuse, hallatavuse ja turvalisuse kaalutlustega. ORMid pakuvad mugavust ja abstraktsiooni, samas kui raw SQL pakub peenhäälestatud kontrolli ja potentsiaalseid jõudluse optimeeringuid. Mõistes iga lähenemisviisi tugevusi ja nõrkusi, saate teha teadlikke otsuseid ja luua tõhusaid, skaleeritavaid rakendusi. Ärge kartke kasutada hübriidset lähenemisviisi ja alati võrrelge oma koodi, et tagada optimaalne jõudlus.

Edasine uurimine

• SQLAlchemy dokumentatsioon: https://www.sqlalchemy.org/
• Django ORM dokumentatsioon: https://docs.djangoproject.com/en/4.2/topics/db/models/
• Peewee ORM dokumentatsioon: http://docs.peewee-orm.com/
• Andmebaasi jõudluse häälestamise juhendid: (Vaadake oma konkreetse andmebaasisüsteemi dokumentatsiooni, nt PostgreSQL, MySQL)