Bietet „yield_per()' von SQLAlchemy wirklich eine speichereffiziente Iteration für große MySQL-Abfragen?

Bietet der integrierte Generator von SQLAlchemy eine speichereffiziente Iteration?

Bei der Verwendung von SQLAlchemy wird eine große Anzahl von Abfragen für große Teile von a Bei der MySQL-Tabelle kann es zu übermäßigem Speicherverbrauch kommen. Dieses Problem besteht trotz der Annahme, dass ein integrierter Generator Daten in mundgerechten Blöcken abrufen würde, weiterhin. Um dies zu mildern, haben Benutzer auf die Erstellung benutzerdefinierter Iteratoren zurückgegriffen.

Eine genauere Untersuchung des Verhaltens von SQLAlchemy zeigt jedoch, dass die meisten DBAPI-Implementierungen Zeilen beim Abruf puffern, was zu einem Speicherverbrauch führt, noch bevor der SQLAlchemy ORM die Ergebnisse verarbeitet . Darüber hinaus besteht der Standardvorgang von Query darin, den Ergebnissatz vollständig zu laden, bevor Objekte an den Benutzer zurückgegeben werden.

Bei komplexen Abfragen rechtfertigt die Sicherstellung der Integrität der Ergebnisse dieses Verhalten. Für einfache SELECT-Anweisungen bietet Query jedoch die Option yield_per() an, um diese Funktionalität zu ändern und so das Yield von Zeilen in Stapeln zu ermöglichen. Bei der Verwendung von yield_per() ist Vorsicht geboten, da dies ein fortgeschrittenes Verständnis der Anwendung erfordert und in Fällen, in denen die zugrunde liegende DBAPI Zeilen vorpuffert, weniger effektiv ist.

Ein effizienterer Ansatz besteht in der Verwendung von Fensterfunktionen. Durch das Vorababrufen einer Reihe von „Fenster“-Werten, die Datenblöcke darstellen, können Benutzer individuelle SELECT-Anweisungen generieren, die auf bestimmte Fenster abzielen. Diese Methode vermeidet die Einschränkungen von OFFSET und LIMIT, die mit steigenden OFFSET-Werten zu Leistungseinbußen führen.

Für maximale Effizienz sollten Sie die Verwendung von PostgreSQL, Oracle oder SQL Server in Betracht ziehen, da diese Datenbanken Fensterfunktionen unterstützen.

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