python sqlite 速度 8


==> sqlite_memory_vs_disk_benchmark.py <== #!/usr/bin/env python """Attempt to see whether :memory: offers significant performance benefits. """ ョンをコンテキストマネージャーとして利用する. Pythonでは8桁の精度で求められたのに対して、 Python、Javaともに1億回の処理をそれぞれ2回行ったところ、 Pythonでは33.88 sec, 31.55 sec 平均32.72 secが得られた。 Javaでは528 msec, 568 msec 平均548 msecが得られた。 --> 平均0.548 sec.
それ以外の Python の型を SQLite で使うには、その型を sqlite3 モジュールがサポートしている型の一つに 適合 させなくてはなりません。サポートしている型というのは、 NoneType, int, long, float, str, unicode, buffer です。 Javaでは精度としては1桁も合っていない。, これはfloat型などでは計算結果が勝手に丸まってしまうことに由来するようだ。

SQLiteのメモリデータベースは、実際にディスクに触れることのないページキャッシュです。 だからあなたはパフォーマンスの調整のためにSQLiteのメモリデータベースを使うことを忘れるべきです, ジャーナルをオフにしたり、同期モードをオフにしたり、ラージ・ページ・キャッシュを設定することができます。ほとんどの操作でほぼ同じパフォーマンスが得られますが、耐久性は失われます。, あなたのコードからは、テストパフォーマンスの90%以上が離れているので、コマンドとBINDパラメータのみを再使用するべきであることは絶対に明らかです。, 私は、メモリベースのsqliteとディスクベースのsqliteを使用してパフォーマンスの改善が得られたかどうかを確認しようとしています。 基本的には、アプリケーションの実行中にディスクにヒットしない非常に高速なクエリを取得するために、起動時間とメモリを交換したいと思います。, しかし、以下のベンチマークでは、改善されたスピードでは1.5倍にすぎません。 ここでは、ランダムなデータを1M行生成し、同じテーブルのディスクベースとメモリベースの両方のバージョンにロードします。 次に、両方のdbsでランダムなクエリを実行し、約300kのサイズのセットを返します。 私は、メモリベースのバージョンがかなり速くなることを期待していましたが、言及したように私は1.5倍のスピードアップしか得ていません。, 他のいくつかのサイズのdbsとクエリセットを試しました。 の利点:メモリ:dbの行数が増えるにつれて上がるようです。 私はいくつかの仮説を持っていましたが、なぜその利点が小さいのか分かりません:, 私はここで何か間違っていますか? 理由:メモリ:ほぼ即時のルックアップを生成していませんか? ここにベンチマークがあります:, ここに結果があります。 かなり広い範囲のクエリサイズの場合、ディスクのメモリ消費量は約1.5倍です。, RAMはディスクに比べてほとんど瞬間的ではありませんか? ここで何がうまくいかないの?, 私は、私の主なテイク・ポイントは、おそらくそれを作る方法がないということです:メモリ: 絶対に速いですが、ディスクへのアクセスを比較的遅くする方法があります。 **, 言い換えれば、ベンチマークは、実際のディスク性能を十分に測定しますが、実際のディスク性能は測定しません(たとえば、cache_sizeプラグマが大きすぎる、または書き込みを行わないためです)。 私はそれらのパラメタを使いこなし、チャンスを得ると私の所見を掲載します。. データベースをロックせずにデータリーダーでSQLiteクエリを実行するにはどうすればよいですか. 2019年8月26日.

import os import time import sqlite3 import numpy as np def load_mat(conn,mat): c = conn.cursor() #Try to avoid hitting disk, trading safety for speed.

ただし、円周率の近似の結果値をうまく出力できなかったため、本記事だけではJAVAのほうが速いと主張できない。, Pythonでは33.88 sec, 31.55 sec
import os import time import sqlite3 import numpy as np def load_mat(conn,mat): c = conn.cursor() #Try to avoid hitting disk, trading safety for speed.

平均32.72 secが得られた。, Javaでは528 msec, 568 msec

このPython入門講座では、プログラミング経験の未経験者・初心者を対象に、ブラウザからPythonを実行できるサービスGoogle Colaboratory(Colab)を使って、Pythonの基礎をチュートリアル形式で解説します。 Colab は、Googl SQLite、手軽で便利なデータベースですが激しく使っていると速度が気になる時もあります。, SQLiteはインメモリデータベースもサポートしているので、既存のSQLiteのデータベースからインメモリ化して読み取り専用にすると早くなります。. Javaでは4.0が得られた。, π = 3.1415926535...

それぞれの差から実行速度が何倍異なるかを調べた。, JAVAのほうが、Pythonより約60倍速いと思われる。 https://qiita.com/fantm21/items/3dc7fbf4e935311488bc, 【Java入門】処理時間をナノ秒・マイクロ秒で計測する方法 平均548 msecが得られた。 たとえば、 sqlite3モジュールを使用してSQLiteファイルに格納されている同じテーブルにデータを書き込む2つのpythonスクリプトがあるとします。 SQLiteファイルはNFSファイルシステムに格納されています。 SQLite-FAQで私は読んでいます:

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