标签：rand imp list table exe timeit 随机 primary 插入
1.摘要
在同一数据库中查询某值，内置数据结构的查询速度快还是数据库sqlite3的查询速度快？针对这一问题，通过构建一个包含2500个随机数的列表，并将其插入sqlite3数据库中，利用timeit模块，分别对内置数据结构list和sqlite3查询某一值在不在数据组中进行对比。
2.代码
>>> import numpy as np >>> import sqlite3 >>> test=np.random.randn(2500) >>> test=test.tolist() #数据转换 >>> a=test[100] #待查询数据 >>> conn=sqlite3.Connection(‘testit.db‘) >>> c=conn.cursor() >>> c.execute(‘create table test(ID integer primary key autoincrement,value real)‘) >>> for i in range(len(test)): c.execute(‘insert into test values (?,?)‘,(i,test[i])) #需要注意的是，与占位符？对应的应该是元组，如果是只有一个？，则对应的元组也应该是（x,），其中x是需要插入的数据。 >>> timeit.timeit(‘a in test‘,number=10000,globals=globals()) #globals=globals()保证了全局变量 0.024695289129624598 >>> timeit.timeit(‘c.execute("select * from test where test.value=?",(a,))‘,globals=globals(),number=10000) 0.1466543038781083
3.结论
内置结构查询速度快。
标签：rand imp list table exe timeit 随机 primary 插入
原文地址：https://www.cnblogs.com/johnyang/p/12589479.html
