Python ORM vs. Raw SQL: செயல்திறன் குறைபாடுகள் மற்றும் எப்போது தேர்வு செய்வது

Python-ல் தரவுத்தளங்களுடன் தொடர்பு கொள்ளும் பயன்பாடுகளை உருவாக்கும்போது, உங்களிடம் ஒரு அடிப்படைத் தேர்வு உள்ளது: ஒரு Object-Relational Mapper (ORM)-ஐ பயன்படுத்துவதா அல்லது raw SQL வினவல்களை எழுதுவதா. இரண்டு அணுகுமுறைகளுக்கும் அவற்றின் நன்மைகள் மற்றும் தீமைகள் உள்ளன, குறிப்பாக செயல்திறனைப் பொறுத்தவரை. இந்த கட்டுரை Python ORM-கள் மற்றும் raw SQL-க்கு இடையே உள்ள செயல்திறன் குறைபாடுகளை ஆராய்கிறது, மேலும் உங்கள் திட்டங்களுக்காக தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்க உதவும் நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது.

ORM-கள் மற்றும் Raw SQL என்றால் என்ன?

Object-Relational Mapper (ORM)

ORM என்பது ஒரு நிரலாக்க நுட்பமாகும், இது பொருள் நோக்கு நிரலாக்க மொழிகள் மற்றும் உறவுமுறை தரவுத்தளங்களில் பொருந்தாத வகை அமைப்புகளுக்கு இடையே தரவை மாற்றுகிறது. சாராம்சத்தில், இது ஒரு சுருக்க அடுக்கு ஆகும், இது SQL வினவல்களை நேரடியாக எழுதுவதற்கு பதிலாக Python பொருட்களைப் பயன்படுத்தி உங்கள் தரவுத்தளத்துடன் தொடர்பு கொள்ள உங்களை அனுமதிக்கிறது. பிரபலமான Python ORM-களில் SQLAlchemy, Django ORM மற்றும் Peewee ஆகியவை அடங்கும்.

ORM-களின் நன்மைகள்:

• அதிகரித்த உற்பத்தி திறன்: ORM-கள் தரவுத்தள தொடர்புகளை எளிதாக்குகின்றன, நீங்கள் எழுத வேண்டிய boilerplate குறியீட்டின் அளவைக் குறைக்கின்றன.
• குறியீடு மறுபயனாக்கம்: ORM-கள் தரவுத்தள மாதிரிகளை Python வகுப்புகளாக வரையறுக்க உங்களை அனுமதிக்கின்றன, இது குறியீடு மறுபயனாக்கம் மற்றும் பராமரிப்பை ஊக்குவிக்கிறது.
• தரவுத்தள சுருக்கம்: ORM-கள் அடிப்படை தரவுத்தளத்தை சுருக்குகின்றன, இது குறைந்தபட்ச குறியீடு மாற்றங்களுடன் வெவ்வேறு தரவுத்தள அமைப்புகளுக்கு (எ.கா., PostgreSQL, MySQL, SQLite) இடையில் மாற உங்களை அனுமதிக்கிறது.
• பாதுகாப்பு: பல ORM-கள் SQL injection பாதிப்புகளுக்கு எதிராக உள்ளமைக்கப்பட்ட பாதுகாப்பை வழங்குகின்றன.

Raw SQL

Raw SQL என்பது தரவுத்தளத்துடன் தொடர்பு கொள்ள உங்கள் Python குறியீட்டில் SQL வினவல்களை நேரடியாக எழுதுவதை உள்ளடக்குகிறது. இந்த அணுகுமுறை செயல்படுத்தப்படும் வினவல்கள் மற்றும் மீட்டெடுக்கப்பட்ட தரவின் மீது உங்களுக்கு முழுமையான கட்டுப்பாட்டை வழங்குகிறது.

Raw SQL-ன் நன்மைகள்:

• செயல்திறன் மேம்படுத்தல்: Raw SQL சிக்கலான செயல்பாடுகளுக்கு குறிப்பாக சிறந்த செயல்திறனுக்காக வினவல்களை நன்றாக மாற்றியமைக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது.
• தரவுத்தள-குறிப்பிட்ட அம்சங்கள்: ORM-களால் ஆதரிக்கப்படாத தரவுத்தள-குறிப்பிட்ட அம்சங்கள் மற்றும் மேம்பாடுகளை நீங்கள் பயன்படுத்தலாம்.
• நேரடி கட்டுப்பாடு: உருவாக்கப்பட்ட SQL மீது உங்களுக்கு முழுமையான கட்டுப்பாடு உள்ளது, இது துல்லியமான வினவல் செயலாக்கத்தை அனுமதிக்கிறது.

செயல்திறன் குறைபாடுகள்

ORM-கள் மற்றும் raw SQL-ன் செயல்திறன் பயன்பாட்டு நிகழ்வைப் பொறுத்து கணிசமாக மாறுபடலாம். திறமையான பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதற்கு இந்த குறைபாடுகளைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியம்.

வினவல் சிக்கல்தன்மை

எளிய வினவல்கள்: எளிய CRUD (உருவாக்கு, படி, புதுப்பி, நீக்கு) செயல்பாடுகளுக்கு, ORM-கள் பெரும்பாலும் raw SQL-க்கு ஒப்பிடத்தக்க செயல்திறனை வழங்குகின்றன. இந்த சந்தர்ப்பங்களில் ORM-இன் சுமை குறைவாக உள்ளது.

சிக்கலான வினவல்கள்: வினவல் சிக்கல்தன்மை அதிகரிக்கும்போது, raw SQL பொதுவாக ORM-களை விட சிறப்பாக செயல்படுகிறது. ORM-கள் சிக்கலான செயல்பாடுகளுக்கு திறமையற்ற SQL வினவல்களை உருவாக்கலாம், இது செயல்திறன் குறைபாடுகளுக்கு வழிவகுக்கும். உதாரணமாக, சிக்கலான வடிகட்டுதல் மற்றும் ஒருங்கிணைப்புடன் பல அட்டவணைகளில் இருந்து தரவை மீட்டெடுக்க வேண்டிய சூழ்நிலையை கருத்தில் கொள்ளுங்கள். மோசமாக கட்டமைக்கப்பட்ட ORM வினவல் தரவுத்தளத்திற்கு பல முறை சென்று வரலாம், தேவையானதை விட அதிகமான தரவை மீட்டெடுக்கலாம், அதே நேரத்தில் கையால் மேம்படுத்தப்பட்ட raw SQL வினவல் குறைவான தரவுத்தள தொடர்புகளுடன் அதே பணியை நிறைவேற்ற முடியும்.

தரவுத்தள தொடர்புகள்

வினவல்களின் எண்ணிக்கை: ORM-கள் சில நேரங்களில் வெளித்தோற்றத்தில் எளிய செயல்பாடுகளுக்கு அதிக எண்ணிக்கையிலான வினவல்களை உருவாக்கலாம். இது N+1 சிக்கல் என்று அழைக்கப்படுகிறது. உதாரணமாக, நீங்கள் பொருட்களின் பட்டியலை மீட்டெடுத்து பின்னர் பட்டியலில் உள்ள ஒவ்வொரு உருப்படியிலும் தொடர்புடைய பொருளை அணுகினால், ORM N+1 வினவல்களை இயக்கலாம் (பட்டியலை மீட்டெடுக்க ஒரு வினவல் மற்றும் தொடர்புடைய பொருட்களை மீட்டெடுக்க N கூடுதல் வினவல்கள்). தேவையான அனைத்து தரவையும் மீட்டெடுக்க raw SQL ஒரு வினவலை எழுத உங்களை அனுமதிக்கிறது, இது N+1 சிக்கலைத் தவிர்க்கிறது.

வினவல் மேம்படுத்தல்: வினவல் மேம்படுத்தல் மீது raw SQL உங்களுக்கு சிறந்த கட்டுப்பாட்டை வழங்குகிறது. செயல்திறனை மேம்படுத்த அட்டவணைகள், வினவல் குறிப்புகள் மற்றும் சேமித்த நடைமுறைகள் போன்ற தரவுத்தள-குறிப்பிட்ட அம்சங்களை நீங்கள் பயன்படுத்தலாம். ORM-கள் இந்த மேம்பட்ட மேம்பாட்டு நுட்பங்களுக்கான அணுகலை எப்போதும் வழங்காது.

தரவு மீட்டெடுப்பு

தரவு நீரேற்றம்: ORM-கள் மீட்டெடுக்கப்பட்ட தரவை Python பொருட்களில் நீரேற்றம் செய்யும் கூடுதல் படியை உள்ளடக்கியது. இந்த செயல்முறை அதிக சுமையைச் சேர்க்கலாம், குறிப்பாக பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும் போது. தரவு நீரேற்றத்தின் சுமையைக் குறைத்து, tuples அல்லது dictionaries போன்ற இலகுவான வடிவத்தில் தரவை மீட்டெடுக்க raw SQL உங்களை அனுமதிக்கிறது.

சேமிப்பகம்

ORM சேமிப்பகம்: பல ORM-கள் தரவுத்தள சுமையைக் குறைக்க சேமிப்பக வழிமுறைகளை வழங்குகின்றன. இருப்பினும், சேமிப்பகத்தை கவனமாக நிர்வகிக்கவில்லை என்றால், சிக்கலையும் சாத்தியமான முரண்பாடுகளையும் அறிமுகப்படுத்தலாம். உதாரணமாக, SQLAlchemy நீங்கள் கட்டமைக்கும் வெவ்வேறு சேமிப்பக நிலைகளை வழங்குகிறது. சேமிப்பகம் சரியாக அமைக்கப்படாவிட்டால், பழைய தரவு திரும்பப் பெறப்படலாம்.

Raw SQL சேமிப்பகம்: raw SQL உடன் சேமிப்பக உத்திகளை செயல்படுத்தலாம், ஆனால் இதற்கு அதிக கையேடு முயற்சி தேவைப்படுகிறது. நீங்கள் பொதுவாக Redis அல்லது Memcached போன்ற வெளிப்புற சேமிப்பக அடுக்கைப் பயன்படுத்த வேண்டும்.

நடைமுறை உதாரணங்கள்

SQLAlchemy மற்றும் raw SQL ஐப் பயன்படுத்தி நடைமுறை உதாரணங்களுடன் செயல்திறன் குறைபாடுகளை விளக்குவோம்.

உதாரணம் 1: எளிய வினவல்

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
              
            
          

இந்த எளிய எடுத்துக்காட்டில், ORM மற்றும் raw SQL-க்கு இடையிலான செயல்திறன் வேறுபாடு மிகக் குறைவு.

உதாரணம் 2: சிக்கலான வினவல்

பயனர்கள் மற்றும் அவர்களுடன் தொடர்புடைய ஆர்டர்களை மீட்டெடுக்க வேண்டிய மிகவும் சிக்கலான சூழ்நிலையை கருத்தில் கொள்வோம்.

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
              
            
          

இந்த எடுத்துக்காட்டில், raw SQL கணிசமாக வேகமாக இருக்கும், குறிப்பாக ORM பல வினவல்களை அல்லது திறமையற்ற JOIN செயல்பாடுகளை உருவாக்கினால். raw SQL பதிப்பு ஒரு JOIN ஐப் பயன்படுத்தி ஒரு வினவலில் அனைத்து தரவையும் மீட்டெடுக்கிறது, இது N+1 சிக்கலைத் தவிர்க்கிறது.

எப்போது ORM ஐ தேர்வு செய்வது

ORM-கள் ஒரு நல்ல தேர்வு எப்போது என்றால்:

• விரைவான வளர்ச்சி முன்னுரிமையாக இருக்கும்போது. ORM-கள் தரவுத்தள தொடர்புகளை எளிதாக்குவதன் மூலம் வளர்ச்சி செயல்முறையை விரைவுபடுத்துகின்றன.
• பயன்பாடு முதன்மையாக CRUD செயல்பாடுகளைச் செய்யும்போது. ORM-கள் எளிய செயல்பாடுகளை திறமையாக கையாளுகின்றன.
• தரவுத்தள சுருக்கம் முக்கியமானது. ORM-கள் குறைந்தபட்ச குறியீடு மாற்றங்களுடன் வெவ்வேறு தரவுத்தள அமைப்புகளுக்கு இடையில் மாற உங்களை அனுமதிக்கின்றன.
• பாதுகாப்பு ஒரு கவலையாக இருக்கும்போது. ORM-கள் SQL injection பாதிப்புகளுக்கு எதிராக உள்ளமைக்கப்பட்ட பாதுகாப்பை வழங்குகின்றன.
• குழுவிற்கு வரையறுக்கப்பட்ட SQL நிபுணத்துவம் இருக்கும்போது. ORM-கள் SQL இன் சிக்கல்களை சுருக்குகின்றன, இது டெவலப்பர்கள் தரவுத்தளங்களுடன் பணிபுரிவதை எளிதாக்குகிறது.

எப்போது Raw SQL ஐ தேர்வு செய்வது

Raw SQL ஒரு நல்ல தேர்வு எப்போது என்றால்:

• செயல்திறன் முக்கியமானது. Raw SQL உகந்த செயல்திறனுக்காக வினவல்களை நன்றாக மாற்றியமைக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது.
• சிக்கலான வினவல்கள் தேவைப்படும்போது. ORM-கள் திறமையாக கையாள முடியாத சிக்கலான வினவல்களை எழுத Raw SQL நெகிழ்வுத்தன்மையை வழங்குகிறது.
• தரவுத்தள-குறிப்பிட்ட அம்சங்கள் தேவைப்படும்போது. Raw SQL தரவுத்தள-குறிப்பிட்ட அம்சங்கள் மற்றும் மேம்பாடுகளைப் பயன்படுத்த உங்களை அனுமதிக்கிறது.
• உருவாக்கப்பட்ட SQL மீது உங்களுக்கு முழுமையான கட்டுப்பாடு தேவை. வினவல் செயலாக்கத்தின் மீது Raw SQL உங்களுக்கு முழு கட்டுப்பாட்டைக் கொடுக்கிறது.
• மரபு தரவுத்தளங்கள் அல்லது சிக்கலான திட்டங்களுடன் நீங்கள் பணிபுரியும் போது. ORM-கள் அனைத்து மரபு தரவுத்தளங்கள் அல்லது திட்டங்களுக்கு ஏற்றதாக இருக்காது.

கலப்பின அணுகுமுறை

சில சந்தர்ப்பங்களில், கலப்பின அணுகுமுறை சிறந்த தீர்வாக இருக்கலாம். உங்கள் பெரும்பாலான தரவுத்தள தொடர்புகளுக்கு ORM-ஐ பயன்படுத்தலாம் மற்றும் மேம்படுத்தல் அல்லது தரவுத்தள-குறிப்பிட்ட அம்சங்கள் தேவைப்படும் குறிப்பிட்ட செயல்பாடுகளுக்கு raw SQL ஐ பயன்படுத்தலாம். இந்த அணுகுமுறை ORM-கள் மற்றும் raw SQL ஆகிய இரண்டின் நன்மைகளையும் பயன்படுத்த உங்களை அனுமதிக்கிறது.

Benchmark மற்றும் Profiling

உங்கள் குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டு நிகழ்விற்கு ORM அல்லது raw SQL அதிக செயல்திறன் மிக்கதா என்பதைத் தீர்மானிக்க சிறந்த வழி, benchmark மற்றும் profiling செய்வதுதான். வெவ்வேறு வினவல்களின் செயலாக்க நேரத்தை அளவிட `timeit` அல்லது சிறப்பு சுயவிவர கருவிகள் போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும் மற்றும் செயல்திறன் தடைகளை அடையாளம் காணவும். வினவல் செயலாக்கத் திட்டங்களை ஆய்வு செய்ய தரவுத்தள அளவில் நுண்ணறிவை வழங்கக்கூடிய கருவிகளைக் கவனியுங்கள்.

`timeit` ஐப் பயன்படுத்தும் ஒரு எடுத்துக்காட்டு இங்கே:

            
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
              
            
          

துல்லியமான முடிவுகளைப் பெற, யதார்த்தமான தரவு மற்றும் வினவல் முறைகளுடன் benchmarks ஐ இயக்கவும்.

முடிவுரை

Python ORM-கள் மற்றும் raw SQL ஆகியவற்றுக்கு இடையே தேர்வு செய்வது வளர்ச்சி உற்பத்தித்திறன், பராமரிப்பு மற்றும் பாதுகாப்பு கருத்தாய்வுகளுக்கு எதிராக செயல்திறன் குறைபாடுகளை எடைபோடுவதை உள்ளடக்குகிறது. ORM-கள் வசதியையும் சுருக்கத்தையும் வழங்குகின்றன, அதே நேரத்தில் raw SQL சிறந்த கட்டுப்பாட்டையும் சாத்தியமான செயல்திறன் மேம்பாடுகளையும் வழங்குகிறது. ஒவ்வொரு அணுகுமுறையின் பலம் மற்றும் பலவீனங்களைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கலாம் மற்றும் திறமையான, அளவிடக்கூடிய பயன்பாடுகளை உருவாக்கலாம். ஒரு கலப்பின அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்த பயப்பட வேண்டாம் மற்றும் உகந்த செயல்திறனை உறுதிப்படுத்த உங்கள் குறியீட்டை எப்போதும் benchmark செய்யவும்.

மேலும் ஆய்வு

• SQLAlchemy ஆவணம்: https://www.sqlalchemy.org/
• Django ORM ஆவணம்: https://docs.djangoproject.com/en/4.2/topics/db/models/
• Peewee ORM ஆவணம்: http://docs.peewee-orm.com/
• தரவுத்தள செயல்திறன் சரிசெய்தல் வழிகாட்டிகள்: (உங்கள் குறிப்பிட்ட தரவுத்தள அமைப்புக்கான ஆவணத்தைப் பார்க்கவும், எ.கா., PostgreSQL, MySQL)