Python ORM vs. Raw SQL: Suorituskykyyn liittyvät kompromissit ja milloin valita

Kehitettäessä Python-sovelluksia, jotka ovat vuorovaikutuksessa tietokantojen kanssa, sinun on tehtävä perustavanlaatuinen valinta: käyttääkö Object-Relational Mapper (ORM) -työkalua vai kirjoittaa raw SQL -kyselyitä. Molemmilla lähestymistavoilla on etunsa ja haittansa, erityisesti suorituskyvyn suhteen. Tämä artikkeli perehtyy Python ORM:ien ja raw SQL:n välisiin suorituskykyyn liittyviin kompromisseihin ja tarjoaa oivalluksia, jotka auttavat sinua tekemään tietoisia päätöksiä projekteissasi.

Mitä ORM:t ja Raw SQL ovat?

Object-Relational Mapper (ORM)

ORM on ohjelmointitekniikka, joka muuntaa tietoja yhteensopimattomien tyyppijärjestelmien välillä olio-ohjelmointikielissä ja relaatiotietokannoissa. Pohjimmiltaan se tarjoaa abstraktiotason, jonka avulla voit olla vuorovaikutuksessa tietokantasi kanssa Python-olioiden avulla sen sijaan, että kirjoittaisit suoraan SQL-kyselyitä. Suosittuja Python ORM:iä ovat SQLAlchemy, Django ORM ja Peewee.

ORM:ien hyödyt:

• Lisääntynyt tuottavuus: ORM:t yksinkertaistavat tietokantayhteyksiä vähentäen kirjoitettavan boilerplate-koodin määrää.
• Koodin uudelleenkäytettävyys: ORM:ien avulla voit määrittää tietokantamalleja Python-luokkina, mikä edistää koodin uudelleenkäyttöä ja ylläpidettävyyttä.
• Tietokannan abstraktio: ORM:t abstrahoivat taustalla olevan tietokannan, jolloin voit vaihtaa eri tietokantajärjestelmien (esim. PostgreSQL, MySQL, SQLite) välillä minimaalisilla koodimuutoksilla.
• Turvallisuus: Monet ORM:t tarjoavat sisäänrakennetun suojan SQL-injektiohaavoittuvuuksia vastaan.

Raw SQL

Raw SQL sisältää SQL-kyselyiden kirjoittamisen suoraan Python-koodiisi tietokannan kanssa vuorovaikutukseen. Tämä lähestymistapa antaa sinulle täydellisen hallinnan suoritettavista kyselyistä ja haetuista tiedoista.

Raw SQL:n hyödyt:

• Suorituskyvyn optimointi: Raw SQL:n avulla voit hienosäätää kyselyitä optimaalisen suorituskyvyn saavuttamiseksi, erityisesti monimutkaisissa toiminnoissa.
• Tietokantakohtaiset ominaisuudet: Voit hyödyntää tietokantakohtaisia ominaisuuksia ja optimointeja, joita ORM:t eivät välttämättä tue.
• Suora hallinta: Sinulla on täydellinen hallinta luodusta SQL:stä, mikä mahdollistaa tarkan kyselyn suorituksen.

Suorituskykyyn liittyvät kompromissit

ORM:ien ja raw SQL:n suorituskyky voi vaihdella merkittävästi käyttötapauksesta riippuen. Näiden kompromissien ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää tehokkaiden sovellusten rakentamiseksi.

Kyselyn monimutkaisuus

Yksinkertaiset kyselyt: Yksinkertaisissa CRUD-toiminnoissa (Create, Read, Update, Delete) ORM:t suoriutuvat usein vertailukelpoisesti raw SQL:ään. ORM:n lisäkuorma on näissä tapauksissa minimaalinen.

Monimutkaiset kyselyt: Kyselyn monimutkaisuuden kasvaessa raw SQL on yleensä parempi kuin ORM:t. ORM:t voivat luoda tehottomia SQL-kyselyitä monimutkaisissa toiminnoissa, mikä johtaa suorituskyvyn pullonkauloihin. Esimerkiksi harkitse tilannetta, jossa sinun on noudettava tietoja useista tauluista monimutkaisella suodatuksella ja aggregaatiolla. Huonosti rakennettu ORM-kysely saattaa suorittaa useita edestakaisia matkoja tietokantaan ja hakea enemmän tietoja kuin on tarpeen, kun taas käsin optimoitu raw SQL -kysely voi suorittaa saman tehtävän vähemmillä tietokantayhteyksillä.

Tietokantayhteydet

Kyselyjen lukumäärä: ORM:t voivat joskus luoda suuren määrän kyselyitä näennäisesti yksinkertaisille toiminnoille. Tämä tunnetaan N+1-ongelmana. Jos esimerkiksi noudat luettelon objekteista ja käytät sitten liittyvää objektia jokaiselle luettelon kohteelle, ORM saattaa suorittaa N+1 kyselyä (yksi kysely luettelon noutamiseen ja N lisäkyselyä liittyvien objektien noutamiseen). Raw SQL:n avulla voit kirjoittaa yhden kyselyn kaikkien tarvittavien tietojen noutamiseksi, välttäen N+1-ongelman.

Kyselyn optimointi: Raw SQL antaa sinulle tarkan hallinnan kyselyn optimointiin. Voit käyttää tietokantakohtaisia ominaisuuksia, kuten indeksejä, kyselyvinkkejä ja tallennettuja toimenpiteitä suorituskyvyn parantamiseksi. ORM:t eivät välttämättä aina tarjoa pääsyä näihin edistyneisiin optimointitekniikoihin.

Tietojen haku

Tietojen hydraatio: ORM:t sisältävät lisävaiheen haettujen tietojen hydratoimiseksi Python-objekteiksi. Tämä prosessi voi lisätä lisäkuormaa, erityisesti käsiteltäessä suuria tietojoukkoja. Raw SQL:n avulla voit noutaa tietoja kevyemmässä muodossa, kuten tupleina tai sanakirjoina, mikä vähentää tietojen hydratoinnin lisäkuormaa.

Välimuistiin tallennus

ORM-välimuistiin tallennus: Monet ORM:t tarjoavat välimuistimekanismeja tietokannan kuormituksen vähentämiseksi. Välimuistiin tallennus voi kuitenkin aiheuttaa monimutkaisuutta ja mahdollisia epäjohdonmukaisuuksia, jos sitä ei hallita huolellisesti. Esimerkiksi SQLAlchemy tarjoaa eri tasoja välimuistiin tallennusta, jotka voit määrittää. Jos välimuistiin tallennus on asetettu väärin, vanhentuneita tietoja voidaan palauttaa.

Raw SQL -välimuistiin tallennus: Voit toteuttaa välimuististrategioita raw SQL:llä, mutta se vaatii enemmän manuaalista työtä. Sinun on yleensä käytettävä ulkoista välimuistikerrosta, kuten Redis tai Memcached.

Käytännön esimerkkejä

Havainnollistetaan suorituskykyyn liittyviä kompromisseja käytännön esimerkeillä käyttämällä SQLAlchemy:tä ja raw SQL:ää.

Esimerkki 1: Yksinkertainen kysely

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
              
            
          

Tässä yksinkertaisessa esimerkissä ORM:n ja raw SQL:n välinen suorituskykyero on vähäinen.

Esimerkki 2: Monimutkainen kysely

Harkitaan monimutkaisempaa skenaariota, jossa meidän on noudettava käyttäjiä ja heidän siihen liittyviä tilauksiaan.

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
              
            
          

Tässä esimerkissä raw SQL voi olla huomattavasti nopeampi, varsinkin jos ORM luo useita kyselyitä tai tehottomia JOIN-operaatioita. Raw SQL -versio noutaa kaikki tiedot yhdellä kyselyllä käyttämällä JOIN-operaatiota, välttäen N+1-ongelman.

Milloin valita ORM

ORM:t ovat hyvä valinta, kun:

• Nopea kehitys on prioriteetti. ORM:t nopeuttavat kehitysprosessia yksinkertaistamalla tietokantayhteyksiä.
• Sovellus suorittaa pääasiassa CRUD-toimintoja. ORM:t käsittelevät yksinkertaisia toimintoja tehokkaasti.
• Tietokannan abstraktio on tärkeää. ORM:ien avulla voit vaihtaa eri tietokantajärjestelmien välillä minimaalisilla koodimuutoksilla.
• Turvallisuus on huolenaihe. ORM:t tarjoavat sisäänrakennetun suojan SQL-injektiohaavoittuvuuksia vastaan.
• Tiimillä on rajoitettu SQL-asiantuntemus. ORM:t abstrahoivat SQL:n monimutkaisuuden, mikä helpottaa kehittäjien työskentelyä tietokantojen kanssa.

Milloin valita Raw SQL

Raw SQL on hyvä valinta, kun:

• Suorituskyky on kriittinen. Raw SQL:n avulla voit hienosäätää kyselyitä optimaalisen suorituskyvyn saavuttamiseksi.
• Monimutkaisia kyselyitä tarvitaan. Raw SQL tarjoaa joustavuutta kirjoittaa monimutkaisia kyselyitä, joita ORM:t eivät välttämättä käsittele tehokkaasti.
• Tietokantakohtaisia ominaisuuksia tarvitaan. Raw SQL:n avulla voit hyödyntää tietokantakohtaisia ominaisuuksia ja optimointeja.
• Tarvitset täydellisen hallinnan luodusta SQL:stä. Raw SQL antaa sinulle täyden hallinnan kyselyn suorituksesta.
• Työskentelet vanhojen tietokantojen tai monimutkaisten skeemojen kanssa. ORM:t eivät välttämättä sovi kaikkiin vanhoihin tietokantoihin tai skeemoihin.

Hybridilähestymistapa

Joissain tapauksissa hybridilähestymistapa voi olla paras ratkaisu. Voit käyttää ORM:iä suurimmalle osalle tietokantayhteyksistäsi ja turvautua raw SQL:ään tietyissä toiminnoissa, jotka vaativat optimointia tai tietokantakohtaisia ominaisuuksia. Tämän lähestymistavan avulla voit hyödyntää sekä ORM:ien että raw SQL:n etuja.

Vertailuarvot ja profilointi

Paras tapa määrittää, onko ORM vai raw SQL suorituskykyisempi tiettyyn käyttötapaukseesi, on suorittaa vertailuarvot ja profilointi. Käytä työkaluja, kuten `timeit` tai erikoistuneita profilointityökaluja, mitataksesi eri kyselyjen suoritusaika ja tunnistaaksesi suorituskyvyn pullonkaulat. Harkitse työkaluja, jotka voivat antaa näkemyksiä tietokantatasolla tutkiaksesi kyselyn suoritussuunnitelmia.

Tässä on esimerkki käyttämällä `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
              
            
          

Suorita vertailut realistisilla tiedoilla ja kyselymalleilla saadaksesi tarkat tulokset.

Johtopäätös

Valinta Python ORM:ien ja raw SQL:n välillä sisältää suorituskykyyn liittyvien kompromissien punnitsemisen kehityksen tuottavuuteen, ylläpidettävyyteen ja turvallisuuteen liittyviin näkökohtiin nähden. ORM:t tarjoavat mukavuutta ja abstraktiota, kun taas raw SQL tarjoaa tarkan hallinnan ja potentiaalisia suorituskyvyn optimointeja. Ymmärtämällä kummankin lähestymistavan vahvuudet ja heikkoudet voit tehdä tietoisia päätöksiä ja rakentaa tehokkaita, skaalautuvia sovelluksia. Älä pelkää käyttää hybridilähestymistapaa ja vertaa koodiasi aina, jotta varmistat optimaalisen suorituskyvyn.

Lisää tutkittavaa

• SQLAlchemy Documentation: https://www.sqlalchemy.org/
• Django ORM Documentation: https://docs.djangoproject.com/en/4.2/topics/db/models/
• Peewee ORM Documentation: http://docs.peewee-orm.com/
• Database Performance Tuning Guides: (Viittaa tietokantajärjestelmäsi dokumentaatioon, esim. PostgreSQL, MySQL)