python pickle vs sql效率

内容导读

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内容图文

我正在用Python开发一个应用程序,它需要存储(非常)大型数据集. pickle是最实用的方法来存储数据并根据请求检索它,还是应该考虑使用SQL？我的主要目标是速度和尽可能少的加工应变.

我担心的是,pickle必须动态处理整个大文件,这可能会对性能产生负面影响.我对使用过程中的泡菜并不是特别熟悉,所以对它如何工作的任何解释都会很棒.

现在,我正在使用此代码：

users = pickle.load( open( "users.py", "rb" ) )
username = raw_input("Please enter a username: ")
password = raw_input("Please enter a password: ")
var = username in users
if(var == 0):
    return 0
    exit()
else:
    if(users[username] != password):
        return 0
        exit()
    else:
        return 1
        exit()

成像用户包含100万个条目,哪个更有效,这还是SQL？

任何帮助都会很棒,

谢谢

解决方法:

Pickle通常适合存储对象,如果你想有效地存储’原始’数据那么pickle可能不是可行的方法,但它非常依赖于具体的情况 – 是’加载’数据时间关键,你呢？有开发时间来建立数据库,查询等

如果您的数据是一百万对用户名和出生日期,则pickle可能不是最好的方法,将数据存储在平面文本文件中可能会更简单.

pickle和db / SQL解决方案都具有可扩展性的优势.请记住pickle不是’安全’,所以你应该考虑文件的可信度,例如它会在不同系统之间传输吗？

总的来说,如果您的数据集非常大,关系Db可能比pickle更合适,但您可能还需要考虑其他存储引擎,例如： Redis,MongoDb,Memcached.所有这些都非常依赖于情况,因此您可以提供有关如何使用数据的更多信息将非常有用！

内容总结

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内容备注

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