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python环境测试MySQLdb、DBUtil、sqlobject性能

内容导读

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内容图文

python环境测试MySQLdb、DBUtil、sqlobject性能

   首先介绍下MySQLdb、DBUtil、sqlobject：

   （1）MySQLdb 是用于Python连接Mysql数据库的接口，它实现了 Python 数据库
API 规范 V2.0，基于 MySQL C API 上建立的。除了MySQLdb外，python还可以通过oursql, PyMySQL, myconnpy等模块实现MySQL数据库操作；

   （2）DBUtil中提供了几种连接池，用以提高数据库的访问性能，例如PooledDB,PesistentDB等

   （3）sqlobject可以实现数据库ORM映射的第三方模块，可以以对象、实例的方式轻松操作数据库中记录。

   

    为测试这三者的性能，简单做一个例子：50个并发访问4000条记录的单表，数据库记录如下：

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    测试代码如下：

    1、MySQLdb的代码如下，其中在connDB()中把连接池相关代码暂时做了一个注释，去掉这个注释既可以使用连接池来创建数据库连接：

   （1)DBOperator.py

01 import MySQLdb
02 from stockmining.stocks.setting import LoggerFactory
03 import connectionpool
04  
05 class DBOperator(object):
06      
07     def __init__(self):
08         self.logger = LoggerFactory.getLogger(‘DBOperator‘)
09         self.conn = None
10                
11     def connDB(self):
12         self.conn=MySQLdb.connect(host="127.0.0.1",user="root",passwd="root",db="pystock",port=3307,charset="utf8")  
13         #当需要使用连接池的时候开启
14         #self.conn=connectionpool.pool.connection()
15         return self.conn
16  
17     def closeDB(self):
18         if(self.conn != None):
19             self.conn.close()  
20    
21     def execute(self, sql):
22         try:
23             if(self.conn != None):
24                 cursor = self.conn.cursor()
25             else:
26                 raise MySQLdb.Error(‘No connection‘)
27              
28             n = cursor.execute(sql)
29             return n
30         except MySQLdb.Error,e:
31             self.logger.error("Mysql Error %d: %s" % (e.args[0], e.args[1]))
32   
33     def findBySQL(self, sql):
34         try:
35             if(self.conn != None):
36                 cursor = self.conn.cursor()
37             else:
38                 raise MySQLdb.Error(‘No connection‘)
39              
40             cursor.execute(sql)
41             rows = cursor.fetchall() 
42             return rows
43         except MySQLdb.Error,e:
44             self.logger.error("Mysql Error %d: %s" % (e.args[0], e.args[1]))

   

   （2)测试代码testMysql.py，做了50个并发，对获取到的数据库记录做了个简单遍历。

01 import threading  
02 import time  
03 import DBOperator
04  
05 def run(): 
06     operator = DBOperator()
07     operator.connDB()
08     starttime = time.time()
09     sql = "select * from stock_cash_tencent"
10     peeps = operator.findBySQL(sql)
11     for r in peeps: pass  
12     operator.closeDB()
13     endtime = time.time()
14     diff =  (endtime - starttime)*1000
15     print diff
16      
17 def test():  
18     for i in range(50):  
19         threading.Thread(target = run).start() 
20         time.sleep(1)
21      
22 if __name__ == ‘__main__‘:  
23      test()

   

    2、连接池相关代码：

    （1）connectionpool.py

01 from DBUtils import PooledDB
02 import MySQLdb
03 import string
04  
05 maxconn = 30            #最大连接数
06 mincached = 10           #最小空闲连接
07 maxcached = 20          #最大空闲连接
08 maxshared = 30          #最大共享连接
09 connstring="root#root#127.0.0.1#3307#pystock#utf8" #数据库地址
10 dbtype = "mysql"  
11  
12 def createConnectionPool(connstring, dbtype):
13     db_conn = connstring.split("#");
14     if dbtype==‘mysql‘:
15         try:
16             pool = PooledDB.PooledDB(MySQLdb, user=db_conn[0],passwd=db_conn[1],host=db_conn[2],port=string.atoi(db_conn[3]),db=db_conn[4],charset=db_conn[5], mincached=mincached,maxcached=maxcached,maxshared=maxshared,maxconnections=maxconn)
17             return pool
18         except Exception, e:
19             raise Exception,‘conn datasource Excepts,%s!!!(%s).‘%(db_conn[2],str(e))
20             return None
21  
22  
23 pool = createConnectionPool(connstring, dbtype)

   

   3、sqlobject相关代码

   （1）connection.py

1 from sqlobject.mysql import builder
2  
3 conn = builder()(user=‘root‘, password=‘root‘,
4                  host=‘127.0.0.1‘, db=‘pystock‘, port=3307, charset=‘utf8‘)

  

    （2)StockCashTencent.py对应到数据库中的表，50个并发并作了一个简单的遍历。（实际上，如果不做遍历，只做count()计算，sqlobject性能是相当高的。）

01 import sqlobject
02 import time
03 from connection import conn
04 import threading
05  
06 class StockCashTencent(sqlobject.SQLObject):
07     _connection = conn
08      
09     code = sqlobject.StringCol()
10     name = sqlobject.StringCol()
11     date = sqlobject.StringCol()
12     main_in_cash = sqlobject.FloatCol()   
13     main_out_cash = sqlobject.FloatCol()  
14     main_net_cash = sqlobject.FloatCol()
15     main_net_rate= sqlobject.FloatCol()
16     private_in_cash= sqlobject.FloatCol()
17     private_out_cash= sqlobject.FloatCol()
18     private_net_cash= sqlobject.FloatCol()
19     private_net_rate= sqlobject.FloatCol()
20     total_cash= sqlobject.FloatCol()
21  
22 def test():
23     starttime = time.time()
24     query  = StockCashTencent.select(True)
25     for result in query: pass
26     endtime = time.time()
27     diff =  (endtime - starttime)*1000
28     print diff
29          
30 if __name__ == ‘__main__‘:  
31    for i in range(50):  
32         threading.Thread(target = test).start()   
33         time.sleep(1)

 

      测试结果如下：

MySQLdb平均（毫秒） 99.63999271
DBUtil平均（毫秒） 97.07998276
sqlobject平均（毫秒） 343.2999897

 

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     结论：其实就测试数据而言，MySQLdb单连接和DBUtil连接池的性能并没有很大的区别（100个并发下也相差无几），相反sqlobject虽然具有的编程上的便利性，但是却带来性能上的巨大不足，在实际中使用哪个模块就要斟酌而定了。

python环境测试MySQLdb、DBUtil、sqlobject性能

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本文系统来源：http://www.cnblogs.com/stevendes/p/6339622.html

内容总结

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