1初探在平时的开发工作中，我们可能会有这样的需求：我们希望有一个内存数据库或者数据引擎，用比较Pythonic的方式进行数据库的操作（比如说插入和查询）。举个具体的例子，分别向数据库db
1 初探
在平时的开发工作中，我们可能会有这样的需求：我们希望有一个内存数据库或者数据引擎，用比较Pythonic的方式进行数据库的操作（比如说插入和查询）。
举个具体的例子，分别向数据库db中插入两条数据，"a=1, b=1" 和 "a=1, b=2", 然后想查询a=1的数据可能会使用这样的语句db.query(a=1)，结果就是返回前面插入的两条数据； 如果想查询a=1, b=2的数据，就使用这样的语句db.query(a=1, b=2)，结果就返回前面的第二条数据。
那么是否拥有实现上述需求的现成的第三方库呢？几经查找，发现PyDbLite能够满足这样的需求。其实，PyDbLite和Python自带的SQLite均支持内存数据库模式，只是前者是Pythonic的用法，而后者则是典型的SQL用法。
他们具体的用法是这样的：
PyDbLite
import pydblite
# 使用内存数据库
pydb = pydblite.Base(':memory:')
# 创建a,b,c三个字段
pydb.create('a', 'b', 'c')
# 为字段a,b创建索引
pydb.create_index('a', 'b')
# 插入一条数据
pydb.insert(a=-1, b=0, c=1)
# 查询符合特定要求的数据
results = pydb(a=-1, b=0)
SQLite
import sqlite3
# 使用内存数据库
con = sqlite3.connect(':memory:')
# 创建a,b,c三个字段
cur = con.cursor()
cur.execute('create table test (a char(256), b char(256), c char(256));')
# 为字段a,b创建索引
cur.execute('create index a_index on test(a)')
cur.execute('create index b_index on test(b)')
# 插入一条数据
cur.execute('insert into test values(?, ?, ?)', (-1,0,1))
# 查询符合特定要求的数据
cur.execute('select * from test where a=? and b=?',(-1, 0))
2 pydblite和sqlite的性能
毫无疑问，pydblite的使用方式非常地Pythonic，但是它的效率如何呢？由于我们主要关心的是数据插入和查询速度，所以不妨仅对这两项做一个对比。写一个简单的测试脚本：
import time
count = 100000
def timeit(func):
def wrapper(*args, **kws):
t = time.time()
func(*args)
print time.time() - t, kws['des']
return wrapper
@timeit
def test_insert(mdb, des=''):
for i in xrange(count):
mdb.insert(a=i-1, b=i, c=i+1)
@timeit
def test_query_object(mdb, des=''):
for i in xrange(count):
c = mdb(a=i-1, b=i)
@timeit
def test_sqlite_insert(cur, des=''):
for i in xrange(count):
cur.execute('insert into test values(?, ?, ?)', (i-1, i, i+1))
@timeit
def test_sqlite_query(cur, des=''):
for i in xrange(count):
cur.execute('select * from test where a=? and b=?', (i-1, i))
print '-------pydblite--------'
import pydblite
pydb = pydblite.Base(':memory:')
pydb.create('a', 'b', 'c')
pydb.create_index('a', 'b')
test_insert(pydb, des='insert')
test_query_object(pydb, des='query, object call')
print '-------sqlite3--------'
import sqlite3
con = sqlite3.connect(':memory:')
cur = con.cursor()
cur.execute('create table test (a char(256), b char(256), c char(256));')
cur.execute('create index a_index on test(a)')
cur.execute('create index b_index on test(b)')
test_sqlite_insert(cur, des='insert')
test_sqlite_query(cur, des='query')
在创建索引的情况下，10w次的插入和查询的时间如下：
-------pydblite--------
1.14199995995 insert
0.308000087738 query, object call
-------sqlite3--------
0.411999940872 insert
0.30999994278 query
在未创建索引的情况（把创建索引的测试语句注释掉）下，1w次的插入和查询时间如下：
-------pydblite--------
0.0989999771118 insert
5.15300011635 query, object call
-------sqlite3--------
0.0169999599457 insert
7.43400001526 query
我们不难得出如下结论：
sqlite的插入速度是pydblite的3-5倍；而在建立索引的情况下，sqlite的查询速度和pydblite相当；在未建立索引的情况下，sqlite的查询速度比pydblite慢1.5倍左右。
3 优化
我们的目标非常明确，使用Pythonic的内存数据库，提高插入和查询效率，而不考虑持久化。那么能否既拥有pydblite的pythonic的使用方式，又同时具备pydblite和sqlite中插入和查询速度快的那一方的速度？针对我们的目标，看看能否对pydblite做一些优化。
阅读pydblite的源码，首先映入眼帘的是对python2和3做了一个简单的区分。给外部调用的Base基于_BasePy2或者_BasePy3，它们仅仅是在__iter__上有细微差异，最终调用的是_Base这个类。
class _BasePy2(_Base):
def __iter__(self):
"""Iteration on the records"""
return iter(self.records.itervalues())
class _BasePy3(_Base):
def __iter__(self):
"""Iteration on the records"""
return iter(self.records.values())
if sys.version_info[0] == 2:
Base = _BasePy2
else:
Base = _BasePy3
然后看下_Base的构造函数，做了简单的初始化文件的操作，由于我们就是使用内存数据库，所以文件相关的内容完全可以抛弃。
class _Base(object):
def __init__(self, path, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL, save_to_file=True,
sqlite_compat=False):
"""protocol as defined in pickle / pickle.
Defaults to the highest protocol available.
For maximum compatibility use protocol = 0
"""
self.path = path
"""The path of the database in the file system"""
self.name = os.path.splitext(os.path.basename(path))[0]
"""The basename of the path, stripped of its extension"""
self.protocol = protocol
self.mode = None
if path == ":memory:":
save_to_file = False
self.save_to_file = save_to_file
self.sqlite_compat = sqlite_compat
self.fields = []
"""The list of the fields (does not include the internal
fields __id__ and __version__)"""
# if base exists, get field names
if save_to_file and self.exists():
if protocol == 0:
_in = open(self.path) # don't specify binary mode !
else:
_in = open(self.path, 'rb')
self.fields = pickle.load(_in)
紧接着比较重要的是create（创建字段）、create_index（创建索引）两个函数：
def create(self, *fields, **kw):
"""
Create a new base with specified field names.
Args:
- \*fields (str): The field names to create.
- mode (str): the mode used when creating the database.
- if mode = 'create' : create a new base (the default value)
- if mode = 'open' : open the existing base, ignore the fields
- if mode = 'override' : erase the existing base and create a
new one with the specified fields
Returns:
- the database (self).
"""
self.mode = kw.get("mode", 'create')
if self.save_to_file and os.path.exists(self.path):
if not os.path.isfile(self.path):
raise IOError("%s exists and is not a file" % self.path)
elif self.mode is 'create':
raise IOError("Base %s already exists" % self.path)
elif self.mode == "open":
return self.open()
elif self.mode == "override":
os.remove(self.path)
else:
raise ValueError("Invalid value given for 'open': '%s'" % open)
self.fields = []
self.default_values = {}
for field in fields:
if type(field) is dict:
self.fields.append(field["name"])
self.default_values[field["name"]] = field.get("default", None)
elif type(field) is tuple:
self.fields.append(field[0])
self.default_values[field[0]] = field[1]
else:
self.fields.append(field)
self.default_values[field] = None
self.records = {}
self.next_id = 0
self.indices = {}
self.commit()
return self
def create_index(self, *fields):
"""
Create an index on the specified field names
An index on a field is a mapping between the values taken by the field
and the sorted list of the ids of the records whose field is equal to
this value
For each indexed field, an attribute of self is created, an instance
of the class Index (see above). Its name it the field name, with the
prefix _ to avoid name conflicts
Args:
- fields (list): the fields to index
"""
reset = False
for f in fields:
if f not in self.fields:
raise NameError("%s is not a field name %s" % (f, self.fields))
# initialize the indices
if self.mode == "open" and f in self.indices:
continue
reset = True
self.indices[f] = {}
for _id, record in self.records.items():
# use bisect to quickly insert the id in the list
bisect.insort(self.indices[f].setdefault(record[f], []), _id)
# create a new attribute of self, used to find the records
# by this index
setattr(self, '_' + f, Index(self, f))
if reset:
self.commit()
可以看出，pydblite在内存中维护了一个名为records的字典变量，用来存放一条条的数据。它的key是内部维护的id，从0开始自增；而它的value则是用户插入的数据，为了后续查询和记录的方便，这里在每条数据中额外又加入了__id__和__version__。其次，内部维护的indices字典变量则是是个索引表，它的key是字段名，而value则是这样一个字典：其key是这个字段所有已知的值，value是这个值所在的那条数据的id。
举个例子，假设我们插入了“a=-1,b=0,c=1”和“a=0,b=1,c=2”两条数据，那么records和indices的内容会是这样的：
# records
{0: {'__id__': 0, '__version__': 0, 'a': -1, 'b': 0, 'c': 1},
1: {'__id__': 1, '__version__': 0, 'a': 0, 'b': 1, 'c': 2}}
# indices
{'a': {-1: [0], 0: [1]}, 'b': {0: [0], 1: [1]}}
比方说现在我们想查找a=0的数据，那么就会在indices中找key为'a'的value，即{-1: set([0]), 0: set([1])}，然后在这里面找key为0的value，即[1]，由此我们直到了我们想要的这条数据它的id是1（也可能会有多个）；假设我们对数据还有其他要求比如a=0,b=1，那么它会继续上述的查找过程，找到a=0和b=1分别对应的ids，做交集，就得到了满足这两个条件的ids，然后再到records里根据ids找到所有对应的数据。
明白了原理，我们再看看有什么可优化的地方：
数据结构，整体的records和indeices数据结构已经挺精简了，暂时不需要优化。其中的__version__可以不要，因为我们并不关注这个数据被修改了几次。其次是由于indices中最终的ids是个list，在查询和插入的时候会比较慢，我们知道内部维护的id一定是唯一的，所以这里改成set会好一些。
python语句，不难看出，整个_Base为了同时兼容python2和python3，不得不使用了2和3都支持的语句，这就导致在部分语句上针对特定版本的python就会造成浪费或者说是性能开销。比如说，d是个字典，那么为了同事兼容python2和3，作者使用了类似与for key in d.keys()这样的语句，在python2中，d.keys()会首先产生一个list，用d.iterkeys是个更明智的方案。再如，作者会使用类似set(d.keys()) - set([1])这样的语句，但是python2中，使用d.viewkeys() - set([1])效率将会更高，因为它不需要将list转化成set。
对特定版本python的优化语句就不一一举例，概括地说，从数据结构，python语句以及是否需要某些功能等方面可以对pydblite做进一步的优化。前面只是说了create和create_index两个函数，包括insert和__call__的优化也十分类似。此外，用普通方法来代替魔法方法，也能稍微提升下效率，所以在后续的优化中将__call__改写为了query。
优化后的代码，请见MemLite。
4 memlite、pydblite和sqlite的性能
让我们在上文的测试代码中加入对memlite的测试：
@timeit
def test_query_method(mdb, des=''):
for i in xrange(count):
c = mdb.query(a=i-1, b=i)
print '-------memlite-------'
import memlite
db = memlite.Base()
db.create('a', 'b', 'c')
db.create_index('a', 'b')
test_insert(db, des='insert')
test_query_method(db, des='query, method call')
在创建索引的情况下，10w次的插入和查询的时间如下：
-------memlite-------
0.378000020981 insert
0.285000085831 query, method call
-------pydblite--------
1.3140001297 insert
0.309000015259 query, object call
-------sqlite3--------
0.414000034332 insert
0.3109998703 query
在未创建索引的情况（把创建索引的测试语句注释掉）下，1w次的插入和查询时间如下：
-------memlite-------
0.0179998874664 insert
5.90199995041 query, method call
-------pydblite--------
0.0980000495911 insert
4.87400007248 query, object call
-------sqlite3--------
0.0170001983643 insert
7.42399978638 query
可以看出，在创建索引的情况下，memlite的插入和查询性能在sqlite和pydblite之上；而在未创建索引的情况下，memlite的插入性能和sqlite一样，好于pydblite，memlite的查询性能比pydblite稍差，但好于sqlite。综合来看，memlite即拥有pydblite的pythonic的使用方式，又拥有pydblite和sqlite中性能较高者的效率，符合预期的优化目标。
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