查詢 SQLAlchemy 耗時太長

Question

伙計們。 我收到了關於 SQLalchemy 的查詢，該查詢耗時過長。 如果是因為數據庫太大（650 萬行，所以我不這么認為）或者我做錯了什么，我不會。 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)

這是查詢：

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()

    

只有一個條件Bb == row.b需要 2 分鍾，更多我沒有看到它在 10 分鍾后結束。 獲取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。 如果是這樣，我可以在我將記錄上傳到我的數據庫后這樣做嗎？

Answer 1

ORM 與此問題無關，因此與 SQLAlchemy 無關，但我們該如何解決呢？ 嗯，600 萬條數據就這么多了。 需要時間是正常的。 如果你想解決這個問題，你應該使用timescaledb ，它是 SQL 數據庫的擴展。

Timescaledb 文檔

timesacledb 是做什么的？

它根據創建時間或indexing的 id 將您的數據庫表分塊為單獨的較小表。 當你要求600萬條數據時，它不需要處理所有的行，因為它有索引和塊，所以數據會在眨眼間提供！！

如何使用 timescaledb？

好吧，由於問題與 Python 或 ORM 無關，因此解決方案也與它們無關，您需要配置timescaledb並以某種方式管理應該創建多少塊以及一個塊應該包含多少行。 這取決於您和您的數據。

祝你好運朋友。