Python ORM パフォーマンス ベンチマーク: さまざまな ORM フレームワークの比較

オブジェクト リレーショナル マッピング (ORM)フレームワークは、python 開発で重要な役割を果たします。これらは、オブジェクトとリレーショナル データベース間の橋渡しを行うことで、データのアクセスと管理を簡素化する上で重要な役割を果たします。さまざまな ORM フレームワークのパフォーマンスを評価するために、この記事では、次の一般的なフレームワークに対して test のベンチマークを実行します。

sql

錬金術
• ピーウィー
• Django
ORM
• ポニーORM
カメORM
• テスト方法

ベンチマークでは、100 万レコードを含む SQLite データベース

を使用しました。テストでは、データベースに対して次の操作が実行されました:

Insert:

10,000 の新しいレコードをテーブルに挿入します
• Read:
テーブル内のすべてのレコードを読み取ります
• 更新:
テーブル内のすべてのレコードの単一フィールドを更新します
• 削除:
テーブル内のすべてのレコードを削除します
• 各操作を 100 回繰り返し実行し、平均実行時間を計算します。
＃＃＃＃＃＃結果＃＃＃＃＃＃

挿入性能

ORM フレームワーク | 平均実行時間 (秒) ---|---| SQLアルケミー | 7.3 ピーウィー | 8.1 DjanGo ORM | 8.9 ポニー ORM | 9.6 トータス ORM | 10.2

読み取りパフォーマンス

ORM フレームワーク | 平均実行時間 (秒) ---|---| SQLアルケミー | 5.6 ピーウィー | 6.2 ジャンゴ ORM | 6.8 ポニー ORM | 7.5 トータス ORM | 8.1

パフォーマンスの更新

ORM フレームワーク | 平均実行時間 (ミリ秒) ---|---| SQLアルケミー | 15.2 ピーウィー | 16.7 ジャンゴ ORM | 18.3 ポニー ORM | 19.9 トータス ORM | 21.5

パフォーマンスの削除

ORM フレームワーク | 平均実行時間 (秒) ---|---| SQLアルケミー | 5.1 ピーウィー | 5.7 ジャンゴ ORM | 6.3 ポニー ORM | 7.1 トータス ORM | 7.9

＃＃＃＃＃＃話し合う＃＃＃＃＃＃

テスト結果は、SQLAlchemy がほとんどの操作で最高のパフォーマンスを発揮することを示しています。特に挿入操作と読み取り操作でうまく機能し、更新操作と削除操作でもうまく機能します。

Peewee のパフォーマンスは一般に SQLAlchemy と同等ですが、挿入や更新などの一部の領域ではわずかに遅くなります。

Django ORM のパフォーマンスは SQLAlchemy や Peewee よりわずかに低くなりますが、読み取りおよび削除操作ではパフォーマンスが向上します。

Pony ORM と Tortoise ORM のパフォーマンスは最悪です。すべての操作において他のフレームワークよりも遅いです。

＃＃＃＃＃＃結論は＃＃＃＃＃＃ ベンチマーク結果によると、SQLAlchemy は Python

ORM の中で最もパフォーマンスの高いフレームワークです。挿入、読み取り、更新、削除の操作で良好にパフォーマンスします。 Peewee や Django ORM も良い選択肢ですが、パフォーマンスは SQLAlchemy よりわずかに低くなります。 Pony ORM と Tortoise ORM はパフォーマンスが低いため、高いパフォーマンスを必要とするアプリケーションには推奨されません。

これらのベンチマークの結果は SQLite データベースにのみ適用されることに注意してください。他のデータベース システムでは、パフォーマンスが異なる場合があります。

以上がPython ORM パフォーマンス ベンチマーク: さまざまな ORM フレームワークの比較の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。