Python ORM 성능 벤치마크: 다양한 ORM 프레임워크 비교

객체 관계형 매핑(ORM) Frameworks 는 python development에서 중요한 역할을 하며 데이터 액세스 및 관리를 단순화합니다. 다양한 ORM 프레임워크의 성능을 평가하기 위해 이 기사에서는 다음 인기 프레임워크에 대해 test를 벤치마킹합니다.

sql
• 연금술 피위
• 장고
• ORM 포니 ORM
• 거북이 ORM

테스트 방법

벤치마크에서는 1백만 개의 레코드가 포함된 SQLite

데이터베이스

를 사용했습니다. 테스트는 데이터베이스에서 다음 작업을 수행했습니다.

삽입:
• 10,000개의 새 레코드를 테이블에 삽입
읽기:
• 테이블의 모든 레코드 읽기
업데이트:
• 테이블의 모든 레코드에 대한 단일 필드 업데이트
삭제:
• 테이블의 모든 기록을 삭제합니다
각 작업은 100회 반복 실행되며 평균 실행 시간이 소요됩니다.

결과

실적 삽입

으아악

공연 읽기

으아악

성능 업데이트

으아악

공연 삭제

으아악

토론

테스트 결과는 SQLAlchemy가 대부분의 작업에서 최고의 성능을 보이는 것으로 나타났습니다. 삽입 및 읽기 작업에서 특히 잘 작동하며 업데이트 및 삭제 작업에서도 잘 작동합니다.

Peewee의 성능은 일반적으로 SQLAlchemy와 비슷하지만 삽입 및 업데이트와 같은 일부 영역에서는 약간 느립니다.

Django ORM의 성능은 SQLAlchemy 및 Peewee보다 약간 낮지만 읽기 및 삭제 작업에서는 더 나은 성능을 발휘합니다.

Pony ORM과 Tortoise ORM의 성능이 최악입니다. 모든 작업에서 다른 프레임워크보다 느립니다.

결론

벤치마크 결과에 따르면 SQLAlchemy는

Python

ORM 중에서 가장 성능이 좋은 프레임워크입니다. 삽입, 읽기, 업데이트 및 삭제 작업에 적합합니다. Peewee와 Django ORM도 좋은 선택이지만 성능은 SQLAlchemy보다 약간 낮습니다. Pony ORM 및 Tortoise ORM은 성능이 좋지 않으므로 고성능이 필요한 애플리케이션에는 권장되지 않습니다. 이 벤치마크 결과는 SQLite 데이터베이스에만 적용된다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 다른 데이터베이스 시스템에서는 성능이 다를 수 있습니다.

위 내용은 Python ORM 성능 벤치마크: 다양한 ORM 프레임워크 비교의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!