Python软体中使用 SQLAlchemy 和 Django ORM 实现复杂查询功能的性能比较

最新推荐文章于 2025-03-24 22:49:49 发布
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分类专栏： python Python题库 文章标签： python django oracle
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Python软体中使用 SQLAlchemy 和 Django ORM 实现复杂查询功能的性能比较

在现代 Web 开发中，数据库操作是应用程序的核心部分。Python 提供了多种 ORM（对象关系映射）工具，其中 SQLAlchemy 和 Django ORM 是最流行的两个选择。本文将通过实现同一个复杂查询功能，比较这两种 ORM 的性能，并分析它们的优缺点。

1. ORM 简介

ORM（Object-Relational Mapping）是一种将对象模型与关系数据库之间进行映射的技术。它允许开发者使用面向对象的方式来操作数据库，而不需要直接编写 SQL 语句。ORM 的主要优点包括：

  • 提高开发效率：通过对象操作数据库，减少了 SQL 语句的编写。
  • 数据库无关性：ORM 可以在不同的数据库之间切换，减少了数据库特定代码的依赖。
  • 安全性：ORM 可以防止 SQL 注入等安全问题。

2. 环境准备

在开始之前，请确保您已经安装了以下库：

  • Django：用于 Django ORM。
  • SQLAlchemy：用于 SQLAlchemy。
  • SQLite：作为数据库后端（
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Python软体中使用SQLAlchemy实现多表事务操作及确保原子性
windowshht的博客
11-26 229
在现代应用程序开发中，处理数据库事务是一项至关重要的任务。事务操作不仅需要确保数据的完整性，还必须保证多个操作的原子性。SQLAlchemy 是一个强大的Python ORM库，可以轻松处理涉及多张表的事务操作。本文将详细讲解如何使用SQLAlchemy实现多表事务操作，并确保这些操作的原子性。通过本文的讲解，我们详细讨论了使用SQLAlchemy实现多表事务操作及确保原子性的步骤。这些技术可以确保你的数据库操作是安全和可靠的，避免数据不一致性的问题。在处理涉及多个表的事务操作时，确保操作的原子性是关键。
Python软体中使用SQLAlchemy进行ORM操作的指南
windowshht的博客
11-14 110
SQLAlchemy是Python中强大的ORM（对象关系映射）框架，它提供了一种简洁的方式来操作数据库，使得数据库操作更加直观和高效。本文将详细介绍如何使用SQLAlchemy进行ORM操作，从环境设置到CRUD操作，再到关系管理，帮助读者快速上手并应用于实际项目。通过本文的介绍，我们展示了如何使用SQLAlchemy进行ORM操作，包括创建数据库、插入数据、查询数据、更新数据和删除数据，并介绍了数据表之间的关系管理。在以上代码中，我们定义了一个用户表，包含ID、用户名和邮箱三个字段，并创建了数据库表。
Django vs SQLAlchemy：哪个 Python ORM 更好
Python开发者
10-16 1089
（点击上方蓝字，快速关注我们） 编译：伯乐在线 - PJing 如有好文章投稿，请点击 → 这里了解详情 什么是 ORM？ 在介绍 Python 的 ORM 框架（Django 和 SQLAlchemy）不同之前，我们先要确保完全理解 ORM 框架的用途。 ORM 代表对象关系映射（Object Relational Mapping）。
Django和SQLAlchemy，哪个Python ORM更好？
wutongheihei666的博客
05-10 1179
Python语言下的两个ORM库Django和SQLAlchemy进行比较 ORM是什么？ ORM代表对象关系映射 对象（Object）：这部分表示哪个对象或者在哪种编程语言下使用这个框架，例如Python。 关系（Relational）：这部分表示你正在使用的RDBMS数据库（关系数据库管理器系统）。有许多流行的关系数据库，你可能使用以下这些：MSSQL、MySQL、Oracle、PostgreSQL、MariaDB、PerconaDB、TokuDB。关系数据库中最常见的是它们的关系结构（表，列，键，约束
Python ORM 最佳实践：Django ORM vs. SQLAlchemy
三余知行
08-24 1702
Django ORM 与 SQLAlchemy 无论是在性能优化、版本控制、事务管理、数据验证与清洗、以及缓存机制，还是在复杂查询的处理上，都有各自的新颖解法和优势。Django ORM 提供高效、快速的开发体验，适合小型及快速迭代的项目；而 SQLAlchemy 则为开发者提供了强大的查询和操作能力，适合复杂的应用需求。
ORM：django的ORM和SQLalchemy
GeekLee的博客
05-22 1190
一般的ORM包括以下四部分： 一个对持久类对象进行CRUD操作的API； 一个语言或API用来规定与类和类属性相关的查询； 一个规定MAPPING METADATA的工具； 一种技术可以让ORM的实现同事务对象一起进行DIRTYCHECKING, LAZY ASSOCIATION FETCHING以及其他的优化操作。
Python与数据库：SQLAlchemy、Django ORM
qq_33578950的博客
04-12 622
数据库是存储和管理数据的关键组件。Python社区为数据库操作提供了许多库，其中SQLAlchemy和Django ORM是两个最受欢迎的库。我们将在本文中深入探讨这两个库的用法。SQLAlchemy是一个功能强大的Python库，用于处理关系型数据库。它提供了SQL表达式语言和ORM（对象关系映射）来实现与数据库的交互。Django是一个流行的Python web框架，它的ORM（对象关系映射）组件允许开发者使用Python类和对象与数据库进行交互，而无需编写SQL代码。
Python软体中使用 Celery 与 RabbitMQ 实现高效异步任务队列：完整部署与实战指南
windowshht的博客
12-31 762
Celery是一个强大的、分布式的任务队列系统，专为处理异步任务而设计。它支持多种消息中间件，包括 RabbitMQ、Redis、Amazon SQS 等，允许你将任务从主应用程序中抽离，避免了主线程的阻塞。Celery 允许你在后台异步地处理任务，并提供任务重试、调度等功能。Celery 的核心是任务。任务可以是任何 Python 函数，Celery 会将这些函数包装成异步任务，让它们可以在后台执行。@app.task在这个例子中，我们定义了一个名为add。
Python软体中使用`asyncio`框架实现定时抓取网页内容的小程序
windowshht的博客
11-26 705
asyncio是 Python 的一个异步 I/O 框架，支持异步网络连接、并发任务调度等功能。通过asyncio，我们可以编写高效的异步代码，实现并发任务的调度和执行，而无需使用多线程或多进程。asyncio使用协程（coroutine）作为主要的并发原语，通过async和await关键字来定义和调用异步函数。
Python ORM（SQLAlchemy、Django ORM）的底层机制与性能优化
2501_90715750的博客
03-24 260
``html。
Python的Django框架中使用SQLAlchemy操作数据库的教程
12-24
零、SQLAlchemy是什么？ SQLAlchemy的官网上写着它的介绍文字: SQLAlchemy is the Python SQL toolkit and Object Relational Mapper that gives application developers the full power and flexibility of SQL. SQLAlchemy 是一个非常强大的ORM和数据库工具，但是它庞大的文档和复杂的功能总是让很 多人望而生畏。而Django的ORM相对来说就让很多人觉得简单实用。 事实上，SQLAlchemy其实也没有那么复杂，光使用它一些比较高级的功能
前端Python应用指南（七）使用SQLAlchemy与Django ORM：数据库操作的Python实践
分享有趣的、贴近生活的CS知识
12-30 1547
SQLAlchemy是一个非常强大的Python数据库工具库，广泛用于数据库操作。它支持多种数据库类型，并且能够实现SQL的原生操作以及面向对象的数据库映射。SQLAlchemy提供了两种主要的操作方式：一种是核心模式（Core），另一种是ORM模式ORM模式允许你以面向对象的方式与数据库进行交互，简化了数据库操作。Django是一个全栈Web框架，内置了强大的ORM（对象关系映射）功能，使得开发者可以通过Python对象与数据库进行交互。
高级数据库实战:Python中的SQLAlchemy与DjangoORM
AI天才研究院
01-20 933
1.背景介绍 1. 背景介绍 数据库是现代软件开发中不可或缺的一部分。它们用于存储、管理和检索数据，使得应用程序能够在需要时访问和操作数据。Python是一种流行的编程语言，它有许多用于数据库操作的库和框架。在本文中，我们将深入探讨Python中的两个流行数据库框架：SQLAlchemy和DjangoORM。
sqlalchemy 基本查询
IAlexanderI的专栏
12-16 1185
from sqlalchemy import func, or_, not_ user = User(name='a') session.add(user) user = User(name='b') session.add(user) user = User(name='a') session.add(user) user = User() session.add
将Django ORM与SQLAlchemy合并以简化数据分析
编程故事的地方
09-21 1097
注意：由于降价，代码示例可能显示不正确。 我们建议继续阅读我们博客上的原始文章，以确保正确显示所有示例。 使用Django框架开发产品通常很容易直接。 优质的文档，开箱即用的许多工具，大量的开源库和庞大的社区。 Django ORM完全控制SQL层，以保护您免受错误以及查询的底层细节的影响，因此您可以花更多时间在Python代码中设计和构建应用程序结构。 但是，有时这种行为可能会造成伤害-例如...
django 用orm的extra实现复杂sql
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看如下代码： select = { 'read_flag': 'exists (select * from project_notice_read where user_id = 1 and notice_id=project_notice.id) ' } msg = ProjectNotice.objects.filter().extra(tables=['project_notice...
初识Python ORM(对象关系映射)-Django ORM和SQLAlchemy
Yyuanyuxin的博客
02-13 551
在学习中，接触到ORM这个概念是因为做一个基于Django的前后台网站，但是一直都只是为了完成项目，很多理论知识没有去详查，只要程序能按要求工作就好。。。 但在之后的一次查资料的情况下发现有一个SQLAlchemy的框架，就产生了一个疑问，这两者有什么区别，我们要如何选择使用？ 查看了很多人写的博客之类，还是没有深刻的认识，所以先解决自己的疑问把项目做下去吧。 Django ORM和SQLAlch...
PythonORM框架Django与SQLAlchemy的应用
AI天才研究院
01-28 1173
1.背景介绍 1. 背景介绍 Python是一种流行的编程语言，它具有简洁的语法和强大的功能。在Python中，ORM(Object-Relational Mapping，对象关系映射)是一种用于将对象和关系数据库之间的映射关系转换的技术。ORM框架可以让开发者以面向对象的方式编程，而不用关心底层的SQL查询和操作。 Django和SQLAlchemy是两个非常受欢迎的Python ORM框...
Python 3 asyncio结合SQLAlchemy ORM update 单字段 多字段
最新发布
09-16
<think> 我们正在使用SQLAlchemy ORM进行异步操作，因此需要SQLAlchemy的异步版本（1.4+版本支持异步，特别是2.0版本有更好的支持）。 我们将使用`asyncio`和`asyncpg`（PostgreSQL）或`aiomysql`（MySQL）等异步驱动，但ORM操作的核心是使用SQLAlchemy的异步API。 步骤： 1. 创建异步引擎（AsyncEngine） 2. 创建异步会话（AsyncSession） 3. 定义模型（与同步ORM相同） 4. 在异步函数中执行更新操作 单字段更新：更新一个对象的某个字段。 多字段更新：同时更新一个对象的多个字段。 注意：在异步会话中，我们需要使用`await`来执行提交等操作。 我们将通过一个示例来展示如何实现。 假设我们有一个模型`User`，包含字段`id`（主键）、`name`、`age`、`email`。 我们将展示： - 单字段更新：更新一个用户的`email`字段。 - 多字段更新：同时更新一个用户的`name`和`age`字段。 首先，确保安装了必要的库： ``` pip install sqlalchemy[asyncio] asyncpg # 以PostgreSQL为例，如果使用MySQL，则安装aiomysql ``` 代码结构： 1. 定义模型（model.py） 2. 异步更新操作（main.py） 以下是具体代码示例： </think> ### Python 3使用asyncio结合SQLAlchemy ORM进行单字段和多字段更新的方法 在使用SQLAlchemy ORM进行异步数据库操作时，需结合`asyncio`和SQLAlchemy的异步API (`AsyncSession`)。以下是具体实现方法： #### 1. **基础环境配置** ```python from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine, AsyncSession from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy import Column, Integer, String from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base Base = declarative_base() # 定义数据模型 class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(50)) email = Column(String(100)) age = Column(Integer) # 创建异步引擎和会话 DATABASE_URL = "postgresql+asyncpg://user:password@localhost/db" engine = create_async_engine(DATABASE_URL) AsyncSessionLocal = sessionmaker(engine, class_=AsyncSession, expire_on_commit=False) ``` #### 2. **单字段更新方法** ```python async def update_single_field(user_id: int, new_email: str): async with AsyncSessionLocal() as session: # 查询目标对象 result = await session.execute(select(User).filter(User.id == user_id)) user = result.scalar_one() # 更新单个字段 user.email = new_email # 提交更改 await session.commit() return user ``` #### 3. **多字段更新方法** ```python async def update_multiple_fields(user_id: int, name: str, age: int): async with AsyncSessionLocal() as session: # 直接通过update语句批量更新（推荐） stmt = update(User).where(User.id == user_id).values(name=name, age=age) await session.execute(stmt) await session.commit() # 或通过对象属性更新（需先查询） # result = await session.execute(select(User).filter(User.id == user_id)) # user = result.scalar_one() # user.name, user.age = name, age # await session.commit() ``` #### 4. **异步执行示例** ```python import asyncio async def main(): await update_single_field(1, "new@example.com") # 更新邮箱 await update_multiple_fields(1, "Alice", 30) # 更新姓名和年龄 asyncio.run(main()) ``` #### 关键注意事项： 1. **性能优化** 多字段更新时优先使用`update().values()`语句而非对象属性修改，减少数据库查询次数[^3]。 2. **会话管理** 使用`async with`确保会话自动关闭，避免连接泄漏。 3. **异常处理** 建议添加`try/except`捕获`NoResultFound`等异常。 4. **异步驱动** 需安装对应数据库的异步驱动（如PostgreSQL用`asyncpg`，MySQL用`aiomysql`）。 > **最佳实践**：在高并发场景下，直接使用`update`语句比"查询+修改+提交"的模式性能提升可达40%[^3]。对于复杂业务逻辑，可将更新操作封装在异步事务中保证数据一致性[^1]。 --- ### 相关问题 1. 如何优化SQLAlchemy ORM在asyncio环境下的批量更新性能？ 2. 在异步更新过程中如何处理数据库事务的回滚？ 3. SQLAlchemy ORM的异步API与同步API在更新操作上有哪些兼容性差异？ 4. 如何通过单元测试验证异步更新操作的原子性？ [^1]: Python软体中使用SQLAlchemy进行ORM操作的指南 [^2]: python使用SQLAlchemy进行mysql的ORM操作 [^3]: Python 数据库优化：SQLAlchemy 与 ORM 性能调优
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