Python的SQL效能測試

GreatTony發表於2019-02-16
PythonSQL

前言

測試非同步與同步下Python對於PostgreSQL資料庫操作的效能

通過測試同步以及非同步下對於資料庫的增加和查詢操作，以進行效能評估。更直觀的以及量化地感受同步以及非同步下的效能差距。

環境初始化

程式碼地址

需要安裝pipenv，詳細內容可參考

pip3.6 install pipenv
git clone https://github.com/GuangTianLi/python-sql-performance.git
cd python-sql-performance
pipenv sync
pipenv shell

SQL操作效能評估

python postgresql_speed_test.py

  DBAPI:  psycopg2
         11004 function calls in 2.235 seconds
  DBAPI:  asyncpg
         471973 function calls in 2.436 seconds
  DBAPI:  uvloop
         206945 function calls in 0.794 seconds
  DBAPI:  psycopg2, total seconds 2.558364
  DBAPI:  asyncpg, total seconds 2.309759
  DBAPI:  uvloop, total seconds 2.032303

結論

從結果上看，對於資料庫操作本身，非同步對於其效能本身只能算是錦上添花。而非同步操作本身則也需要新增對事件迴圈的處理，等於是變相的增加了執行時間，而如果每個資料庫操作本身所需要的時間小於事件迴圈處理的時間，則其總時間就是增加的。

所以非同步架構在用於單純的資料庫操作時，並不能取得非常良好的效能優化，資料庫操作本身的優化還是依賴於操作本身以及資料庫結構的優化。

WebServer效能評估

flask

python flask_server_speed_test.py
wrk -d 60 -c 100 -t 12 --timeout 8 http://127.0.0.1:8080/db
Running 1m test @ http://127.0.0.1:8080/db
  12 threads and 100 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency   331.47ms  221.85ms   2.01s    89.71%
    Req/Sec    30.95     17.90    80.00     63.85%
  18597 requests in 1.00m, 3.10MB read
Requests/sec:    309.41
Transfer/sec:     52.88KB

sanic

python sanic_server_speed_test.py
wrk -d 60 -c 100 -t 12 --timeout 8 http://127.0.0.1:8080/db
Running 1m test @ http://127.0.0.1:8080/db
  12 threads and 100 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency   162.95ms   99.56ms   1.89s    87.88%
    Req/Sec    52.26     23.73   148.00     61.57%
  36702 requests in 1.00m, 4.83MB read
Requests/sec:    610.64
Transfer/sec:     82.29KB

結論

從中等量級的壓測的結果上看，對於非同步架構的網路伺服器，在效能上有了很大的提升。

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