ORM پایتون در مقابل SQL خام: مصالحه‌های عملکردی و زمان انتخاب هر کدام

هنگام توسعه برنامه‌ها در پایتون که با پایگاه‌های داده تعامل دارند، با یک انتخاب اساسی روبرو هستید: استفاده از یک نگاشت‌کننده شیء-رابطه‌ای (ORM) یا نوشتن کوئری‌های SQL خام. هر دو رویکرد مزایا و معایب خود را دارند، به ویژه در مورد عملکرد. این مقاله به بررسی مصالحه‌های عملکردی بین ORM‌های پایتون و SQL خام می‌پردازد و اطلاعاتی را ارائه می‌دهد تا به شما در اتخاذ تصمیمات آگاهانه برای پروژه‌هایتان کمک کند.

ORM و SQL خام چیستند؟

نگاشت‌کننده شیء-رابطه‌ای (ORM)

ORM یک تکنیک برنامه‌نویسی است که داده‌ها را بین سیستم‌های نوع ناسازگار در زبان‌های برنامه‌نویسی شیءگرا و پایگاه‌های داده رابطه‌ای تبدیل می‌کند. در اصل، یک لایه انتزاعی فراهم می‌کند که به شما امکان می‌دهد با استفاده از اشیاء پایتون به جای نوشتن مستقیم کوئری‌های SQL، با پایگاه داده خود تعامل داشته باشید. ORM‌های محبوب پایتون شامل SQLAlchemy، Django ORM و Peewee هستند.

مزایای ORM‌ها:

• افزایش بهره‌وری: ORM‌ها تعاملات با پایگاه داده را ساده می‌کنند و میزان کد تکراری که باید بنویسید را کاهش می‌دهند.
• قابلیت استفاده مجدد کد: ORM‌ها به شما امکان می‌دهند مدل‌های پایگاه داده را به عنوان کلاس‌های پایتون تعریف کنید، که استفاده مجدد کد و قابلیت نگهداری را ترویج می‌دهد.
• انتزاع پایگاه داده: ORM‌ها پایگاه داده زیرین را انتزاعی می‌کنند و به شما اجازه می‌دهند بین سیستم‌های مختلف پایگاه داده (مانند PostgreSQL، MySQL، SQLite) با حداقل تغییرات کد جابجا شوید.
• امنیت: بسیاری از ORM‌ها حفاظت داخلی در برابر آسیب‌پذیری‌های تزریق SQL را فراهم می‌کنند.

SQL خام

SQL خام شامل نوشتن مستقیم کوئری‌های SQL در کد پایتون شما برای تعامل با پایگاه داده است. این رویکرد به شما کنترل کاملی بر کوئری‌های اجرا شده و داده‌های بازیابی شده می‌دهد.

مزایای SQL خام:

• بهینه‌سازی عملکرد: SQL خام به شما امکان می‌دهد کوئری‌ها را برای عملکرد بهینه، به خصوص برای عملیات پیچیده، تنظیم دقیق کنید.
• ویژگی‌های خاص پایگاه داده: می‌توانید از ویژگی‌ها و بهینه‌سازی‌های خاص پایگاه داده که ممکن است توسط ORM‌ها پشتیبانی نشوند، بهره ببرید.
• کنترل مستقیم: شما کنترل کاملی بر SQL تولید شده دارید، که امکان اجرای دقیق کوئری را فراهم می‌کند.

مصالحه‌های عملکردی

عملکرد ORM‌ها و SQL خام می‌تواند بسته به مورد استفاده به طور قابل توجهی متفاوت باشد. درک این مصالحه‌ها برای ساخت برنامه‌های کارآمد حیاتی است.

پیچیدگی کوئری

کوئری‌های ساده: برای عملیات ساده CRUD (ایجاد، خواندن، به‌روزرسانی، حذف)، ORM‌ها اغلب عملکردی مشابه SQL خام دارند. سربار ORM در این موارد حداقل است.

کوئری‌های پیچیده: با افزایش پیچیدگی کوئری، SQL خام معمولاً از ORM‌ها بهتر عمل می‌کند. ORM‌ها ممکن است کوئری‌های SQL ناکارآمدی برای عملیات پیچیده تولید کنند که منجر به گلوگاه‌های عملکردی می‌شود. به عنوان مثال، سناریویی را در نظر بگیرید که در آن نیاز به بازیابی داده‌ها از چندین جدول با فیلتر و تجمیع پیچیده دارید. یک کوئری ORM که به درستی ساخته نشده باشد، ممکن است چندین رفت و برگشت به پایگاه داده انجام دهد و داده‌های بیشتری از حد لازم بازیابی کند، در حالی که یک کوئری SQL خام که به صورت دستی بهینه شده باشد، می‌تواند همان کار را با تعاملات کمتر با پایگاه داده انجام دهد.

تعاملات پایگاه داده

تعداد کوئری‌ها: ORM‌ها گاهی اوقات می‌توانند تعداد زیادی کوئری برای عملیات به ظاهر ساده تولید کنند. این مشکل به عنوان مشکل N+1 شناخته می‌شود. به عنوان مثال، اگر لیستی از اشیاء را بازیابی کنید و سپس برای هر آیتم در لیست به یک شیء مرتبط دسترسی پیدا کنید، ORM ممکن است N+1 کوئری اجرا کند (یک کوئری برای بازیابی لیست و N کوئری اضافی برای بازیابی اشیاء مرتبط). SQL خام به شما امکان می‌دهد یک کوئری واحد برای بازیابی تمام داده‌های لازم بنویسید و از مشکل N+1 جلوگیری کنید.

بهینه‌سازی کوئری: SQL خام کنترل دقیق‌تری بر بهینه‌سازی کوئری به شما می‌دهد. می‌توانید از ویژگی‌های خاص پایگاه داده مانند ایندکس‌ها، نکات کوئری (query hints) و روال‌های ذخیره شده (stored procedures) برای بهبود عملکرد استفاده کنید. ORM‌ها ممکن است همیشه دسترسی به این تکنیک‌های بهینه‌سازی پیشرفته را فراهم نکنند.

بازیابی داده

تبدیل داده به شیء (Data Hydration): ORM‌ها شامل یک مرحله اضافی برای تبدیل داده‌های بازیابی شده به اشیاء پایتون هستند. این فرآیند می‌تواند سربار اضافه کند، به خصوص هنگام کار با مجموعه‌های داده بزرگ. SQL خام به شما امکان می‌دهد داده‌ها را در یک فرمت سبک‌تر، مانند تاپل‌ها (tuples) یا دیکشنری‌ها (dictionaries)، بازیابی کنید و سربار تبدیل داده به شیء را کاهش دهید.

کشینگ

کشینگ ORM: بسیاری از ORM‌ها مکانیزم‌های کشینگ را برای کاهش بار پایگاه داده ارائه می‌دهند. با این حال، کشینگ می‌تواند پیچیدگی و ناسازگاری‌های بالقوه را در صورت عدم مدیریت دقیق ایجاد کند. به عنوان مثال، SQLAlchemy سطوح مختلفی از کشینگ را ارائه می‌دهد که شما آن‌ها را پیکربندی می‌کنید. اگر کشینگ به درستی تنظیم نشود، ممکن است داده‌های قدیمی برگردانده شوند.

کشینگ SQL خام: شما می‌توانید استراتژی‌های کشینگ را با SQL خام پیاده‌سازی کنید، اما این کار نیازمند تلاش دستی بیشتری است. شما معمولاً نیاز دارید که از یک لایه کشینگ خارجی مانند Redis یا Memcached استفاده کنید.

مثال‌های عملی

اجازه دهید مصالحه‌های عملکردی را با مثال‌های عملی با استفاده از SQLAlchemy و SQL خام نشان دهیم.

مثال ۱: کوئری ساده

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
              
            
          

SQL خام:

            
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
              
            
          

در این مثال ساده، تفاوت عملکرد بین ORM و SQL خام ناچیز است.

مثال ۲: کوئری پیچیده

اجازه دهید یک سناریوی پیچیده‌تر را در نظر بگیریم که در آن نیاز به بازیابی کاربران و سفارشات مرتبط با آن‌ها داریم.

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
              
            
          

SQL خام:

            
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
              
            
          

در این مثال، SQL خام می‌تواند به طور قابل توجهی سریع‌تر باشد، به خصوص اگر ORM چندین کوئری یا عملیات JOIN ناکارآمد تولید کند. نسخه SQL خام تمام داده‌ها را در یک کوئری واحد با استفاده از JOIN بازیابی می‌کند و از مشکل N+1 جلوگیری می‌کند.

چه زمانی ORM را انتخاب کنیم؟

ORM‌ها انتخاب خوبی هستند زمانی که:

• توسعه سریع یک اولویت است. ORM‌ها فرآیند توسعه را با ساده‌سازی تعاملات پایگاه داده تسریع می‌کنند.
• برنامه عمدتاً عملیات CRUD را انجام می‌دهد. ORM‌ها عملیات ساده را به طور کارآمد مدیریت می‌کنند.
• انتزاع پایگاه داده مهم است. ORM‌ها به شما امکان می‌دهند با حداقل تغییرات کد بین سیستم‌های مختلف پایگاه داده جابجا شوید.
• امنیت یک نگرانی است. ORM‌ها حفاظت داخلی در برابر آسیب‌پذیری‌های تزریق SQL را فراهم می‌کنند.
• تیم دارای تخصص SQL محدودی است. ORM‌ها پیچیدگی‌های SQL را انتزاعی می‌کنند و کار با پایگاه داده‌ها را برای توسعه‌دهندگان آسان‌تر می‌سازند.

چه زمانی SQL خام را انتخاب کنیم؟

SQL خام انتخاب خوبی است زمانی که:

• عملکرد حیاتی است. SQL خام به شما امکان می‌دهد کوئری‌ها را برای عملکرد بهینه تنظیم دقیق کنید.
• کوئری‌های پیچیده مورد نیاز هستند. SQL خام انعطاف‌پذیری لازم برای نوشتن کوئری‌های پیچیده را فراهم می‌کند که ممکن است ORM‌ها آن‌ها را به طور کارآمد مدیریت نکنند.
• ویژگی‌های خاص پایگاه داده مورد نیاز است. SQL خام به شما امکان می‌دهد از ویژگی‌ها و بهینه‌سازی‌های خاص پایگاه داده بهره ببرید.
• شما به کنترل کامل بر SQL تولید شده نیاز دارید. SQL خام کنترل کاملی بر اجرای کوئری به شما می‌دهد.
• شما با پایگاه‌های داده قدیمی یا طرح‌واره‌های پیچیده کار می‌کنید. ORM‌ها ممکن است برای همه پایگاه‌های داده یا طرح‌واره‌های قدیمی مناسب نباشند.

رویکرد ترکیبی

در برخی موارد، یک رویکرد ترکیبی ممکن است بهترین راه‌حل باشد. می‌توانید از ORM برای بیشتر تعاملات پایگاه داده خود استفاده کنید و برای عملیات خاصی که نیاز به بهینه‌سازی یا ویژگی‌های خاص پایگاه داده دارند، به SQL خام متوسل شوید. این رویکرد به شما امکان می‌دهد از مزایای هر دو ORM و SQL خام بهره ببرید.

معیارگیری و پروفایل‌سازی

بهترین راه برای تعیین اینکه آیا ORM یا SQL خام برای مورد استفاده خاص شما عملکرد بهتری دارد، انجام معیارگیری و پروفایل‌سازی است. از ابزارهایی مانند timeit یا ابزارهای پروفایل‌سازی تخصصی برای اندازه‌گیری زمان اجرای کوئری‌های مختلف و شناسایی گلوگاه‌های عملکردی استفاده کنید. ابزارهایی را در نظر بگیرید که می‌توانند بینشی در سطح پایگاه داده برای بررسی برنامه‌های اجرای کوئری ارائه دهند.

در اینجا مثالی با استفاده از timeit آورده شده است:

            
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
              
            
          

معیارها را با داده‌های واقعی و الگوهای کوئری اجرا کنید تا نتایج دقیقی به دست آورید.

نتیجه‌گیری

انتخاب بین ORM‌های پایتون و SQL خام شامل سنجش مصالحه‌های عملکردی در برابر بهره‌وری توسعه، قابلیت نگهداری و ملاحظات امنیتی است. ORM‌ها راحتی و انتزاع را ارائه می‌دهند، در حالی که SQL خام کنترل دقیق و بهینه‌سازی‌های عملکردی بالقوه را فراهم می‌کند. با درک نقاط قوت و ضعف هر رویکرد، می‌توانید تصمیمات آگاهانه بگیرید و برنامه‌های کارآمد و مقیاس‌پذیر بسازید. از استفاده از رویکرد ترکیبی نترسید و همیشه کد خود را برای اطمینان از عملکرد بهینه معیارگیری کنید.

کاوش بیشتر

• مستندات SQLAlchemy: https://www.sqlalchemy.org/
• مستندات Django ORM: https://docs.djangoproject.com/en/4.2/topics/db/models/
• مستندات Peewee ORM: http://docs.peewee-orm.com/
• راهنماهای تنظیم عملکرد پایگاه داده: (به مستندات سیستم پایگاه داده خاص خود، به عنوان مثال PostgreSQL، MySQL مراجعه کنید)