18、数据库数据访问与处理全解析

数据库数据访问与处理全解析

1. 提升 RDBMS 数据访问速度的策略

在处理关系型数据库管理系统（RDBMS）时，数据更新会在后台进行，这会消耗时间。若使用快照，就不会有更新操作，从而能更快地访问数据。不过，只读模式和使用快照是以牺牲交互性为代价来提高数据访问速度的。在实际操作中，需要先考虑与数据库的交互需求，通常只是获取数据进行分析，而非更改数据；还要考虑数据的变化速度，判断是否需要使用动态设置。

1.1 控制数据请求

为减少应用程序从 RDBMS 发出的请求数量，有人会倾向于请求包含所有可能字段的所有记录。但这种做法会增加资源使用、降低响应速度，并且后期处理数据会很麻烦。理想情况下，应定制请求，只检索所需的记录和分析所需的字段。虽然现实中往往会获取到额外的数据，但通过减少请求的数据量，可以减少浪费并使应用程序运行得更快。

此外，还需选择正确的请求技术。在服务器上完成的工作越多，通过网络传输的数据就越少。但在服务器上处理数据可能无法看到整个数据集，这是一种权衡。过度限制请求可能会错过对分析有帮助的数据。总之，提出请求更多是一门艺术，需要通过实践来掌握。

1.2 使用 SQL 语言

许多关系数据库都使用 SQL 语言进行数据操作，这简化了数据科学家的工作。SQL 可以执行各种管理任务、按需检索数据，甚至对数据进行特定的塑形，减少额外的处理需求。

连接数据库可能是一项复杂的任务。可以使用 SQLAlchemy 来访问数据库引擎，示例代码如下：

from sqlalchemy import create_engin