查询 SQLAlchemy 耗时太长

Question

伙计们。 我收到了关于 SQLalchemy 的查询，该查询耗时过长。 如果是因为数据库太大（650 万行，所以我不这么认为）或者我做错了什么，我不会。 以下是表格。

class A(Base):
    __tablename__ = 'tbl_a'

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    
    a = Column(CHAR(3))
    b = Column(DATE)
    c = Column(Integer)
    d = Column(Integer)
    e = Column(Integer)
    

class B(Base):
    __tablename__ = 'tbl_b'

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    a = Column(Integer)
    b  = Column(DATE)
    c  = Column(Integer)
    d  = Column(Integer)

这是查询：

row  = session.query(A).get(id)

value = session.query(B.d).filter((B.b == row.b)&
                                  (B.d == row.c)&
                                  (B.e == row.d)).first()

    

只有一个条件Bb == row.b需要 2 分钟，更多我没有看到它在 10 分钟后结束。 获取row值需要 0.5 秒。 我看到的一件事是您打算使用 where 子句的索引列可以加快速度。 如果是这样，我可以在我将记录上传到我的数据库后这样做吗？

Answer 1

ORM 与此问题无关，因此与 SQLAlchemy 无关，但我们该如何解决呢？ 嗯，600 万条数据就这么多了。 需要时间是正常的。 如果你想解决这个问题，你应该使用timescaledb ，它是 SQL 数据库的扩展。

Timescaledb 文档

timesacledb 是做什么的？

它根据创建时间或indexing的 id 将您的数据库表分块为单独的较小表。 当你要求600万条数据时，它不需要处理所有的行，因为它有索引和块，所以数据会在眨眼间提供！！

如何使用 timescaledb？

好吧，由于问题与 Python 或 ORM 无关，因此解决方案也与它们无关，您需要配置timescaledb并以某种方式管理应该创建多少块以及一个块应该包含多少行。 这取决于您和您的数据。

祝你好运朋友。