psycopg2 和 SQLAlchemy 的执行时间差

Question

出于纯粹的好奇，有谁知道为什么在连接到 PostgreSQL 数据库时，与 psycopg2 中完全相同的设置在 SQLAlchemy 中的执行时间会有所不同？

据我所知，SQLAlchemy 的初始化时间更长，但我不知道为什么。这有关系吗？（我被推荐使用 psycopg2 的 SQLAlchemy，但速度较慢）。它需要大约 3 倍的时间。

start = time.time() 
    ...: engine_str = 'enginestr' 
    ...: try: 
    ...:         engine = create_engine(engine_str) 
    ...:         conn = engine.connect() 
    ...: except sqlalchemy.exc.OperationalError: 
    ...:         raise ConnectionError("Check VPN connection") 
    ...: ms = Table('measurement_stat',metadata,autoload = True, 
    ...:                autoload_with = engine) 
    ...: times = cf.display_modemap_start_times(ms, 10, conn) 
    ...: stop = time.time() 
    ...: print(stop-start)                                                                                                                                                                                  
3.546764850616455

In [25]: start = time.time() 
    ...: params = {'database': 'dbname', 
    ...:               'user': 'uname', 
    ...:               'password': 'passwd', 
    ...:               'host': 'hostname', 
    ...:               'port': 30000 
    ...:              } 
    ...: try: 
    ...:      conn = pg2.connect(**params, connect_timeout = 5) #connects to postgres 
    ...:      cur = conn.cursor() 
    ...: except pg2.OperationalError: 
    ...:     print("CANNOT CONNECT TO DATABASE.CHECK VPN CONNECTION") 
    ...: modemap_start_sql = F"SELECT timestamp FROM measurement_stat WHERE sensor_name = 'modemap_measurement_status' AND value_cal = 'start_measurement' ORDER BY timestamp DESC LIMIT {10};" 
    ...: cur.execute(modemap_start_sql) 
    ...: start_times = pd.DataFrame(cur.fetchall()) 
    ...: start_times.columns = ['modemap_start_time']     
    ...: stop = time.time() 
    ...: print(stop-start)                                                                                                                                                                                  
1.190742015838623

Answer 1

这些软件包有不同的用途。 psycopg 实现了与 DB 对话的协议，而sqlalchemy 在获得的原始值之上添加了一个对象抽象。

事实上，sqlalchemy 内部使用psycopg 与数据库通信，因此由于对象创建开销，它不可能更快甚至相同。

使用sqlalchemy 的原因是代码的可维护性，而不是速度。如果您有一个不平凡的系统，那么数据库中的每一次更改都会传播大量代码更改和附带错误。使用sqlalchemy，您只需更改一个对象定义即可匹配新的数据库结构。