Python ORM: лучшие практики - PullRequest
       38

Python ORM: лучшие практики

0 голосов
/ 22 января 2020

У нас часто возникают проблемы с производительностью нашего ORM в Python (Fask-SQLAlchemy). Решения распространенных проблем производительности хорошо документированы ( см. Эту SQLAlchemy do c, например ), но действия, при которых вы читаете, изменяете и затем пишете, остаются очень медленными. Какие наилучшие практики мы должны принять, чтобы избежать подобных проблем в будущем? Если SQLAlchemy не подходит, какой подход больше подходит?

Наше типичное приложение выглядит следующим образом.

  • Сайт, используемый 1-10 пользователями (бизнес для бизнеса)
  • База данных, содержащая около 10 таблиц с 10.000 до 100.000 строк
  • Обработка в Pandas. Большинство сайтов поддерживают как обработку всей базы данных, так и обработку одной строки за раз.
  • Естественно, обработка включает чтение из базы данных и последующую запись в базу данных.

Любые новые понимание очень ценится!

...