Производительность по запросу Flask SqlAlchemy в python vs sqlalchemy sql отправленных запросов

Question

Давайте возьмем эту воображаемую базу данных и скажем, что она действительно огромна с миллионами записей.Это делает запрос в python вместо использования SqlAlchemy ORM для перевода в sql.SQL быстрее обрабатывает запросы, но насколько медленнее этот способ выполнения запросов?Каждый запрос к User.query заставляет python выполнять итерацию по всей базе данных?

Есть ли что-то с выполнением запросов, подобных приведенному ниже, в отличие от использования SQLAlchemy в способе User.filter (~~ еще немного кода ~~)

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)
db = SQLAlchemy(app)
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "sqlite:///"
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False

class User(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)    
    first = db.Column(db.String(100))
    last = db.Column(db.String(100))
    local = db.Column(db.String(100))
    age = db.Column(db.Integer)


all = User.query

for user in all:
    if user.first.startswith('j') and user.age > 23:
        print(user.first) #or output to jinja templates or json data or whatever