Python：用于存储键/值的数组与数据库

Question

问：对于这种情况，哪个更快？

我的场景：我的应用程序将在数组或 postgresql db 中存储链接列表，因此它可能如下所示：

1) mysite.com
   a)    /users/login
   b)    /users/registration/
   c)    /contact/
   d)    /locate/search
   e)    /priv/admin-login

1) 下的上述条目 - 我将在这些 url 上进行 string 搜索以查找例如包含以下内容的任何路径：

'login'

例如。

对于给定的域，上述字母 a) 到 e) 可能还有 5-100 个条目。

*用法：* 这种数据结构可能每天都在变化，但每天只能变化一次。一些键/值将被删除，其他的将被修改。一个单独的集合，如：

dict2 = { 'thesite.com': 123, 98.6: 37 };

每个key 将代表 1 个且仅代表 1 个域。

我尝试对此进行了一些搜索，但似乎找不到真正好的答案：何时应使用 array 以及何时应使用像 postgresql 这样的数据库？

我一直使用 db 来处理数据（使用 mysql，而不是 postgresql），但我现在正试图从现在开始做得更好，所以我想知道数组或其他数据结构在循环，并在循环时尝试匹配给定的字符串。

一如既往，谢谢！

Answer 1

一个完整的 SQL 数据库可能是矫枉过正。如果您可以将所有内容都放入内存中，请将其全部放入 dict 中，然后使用pickle 模块对其进行序列化并将其写入磁盘。

另一个不错的选择是使用其中一个 dbm 模块（dbm/dbm.ndbm、gdbm 或 anydbm）将数据存储在磁盘绑定哈希表中。它将有 O(1) 的查找时间，而无需像在更大的数据库中那样连接和形成查询。

edit：如果每个键有多个值并且您不想要一个成熟的数据库，SQLite 将是一个不错的选择。它已经有一个内置模块，sqlite3（在 cmets 中提到过）

Answer 2

1. 测试它。它是您的数据集、您的硬件、您的可用磁盘和网络 IO、您的使用模式。这里没有一个真正的答案。我们甚至不知道您计划进行多少次查询 - 我们说的是每分钟一次还是每秒数千次？
2. 如果您的数据很好地适合内存并且第一次加载不需要花费大量时间，那么将其粘贴到内存中的字典中可能会更快。
3. 如果您一直在寻找完整的单词（例如在 login 的情况下），您也可以通过将 url 拆分为多个部分并分别对它们进行索引来获得一些速度。