Поддерживает ли SQLAlchemy какое-то кэширование, поэтому, если я повторяю один и тот же запрос, он возвращает ответ из кэша вместо запроса к базе данных? Этот кеш автоматически очищается при обновлении базы данных?
Или какой лучший способ реализовать это на установке CherryPy + SQLAlchemy?
У нас есть довольно всеобъемлющее решение для кеширования, как пример в сочетании со встроенными крючками, в 0.6. Это рецепт подкласса Query, информирование о Beaker и возможность управления кешированием запросов для явных запросов, а также ленивыми загрузчиками через параметры запроса.
Сейчас я запускаю его в производство. Сам пример находится на расстоянии, а документация по вступлению находится в http://www.sqlalchemy.org/docs/orm/examples.html#beaker-caching.
UPDATE: Beaker теперь заменен кэшированием dogpile: http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/orm/examples.html#module-examples.dogpile_caching
Не ответ на ваш второй вопрос, но из комментариев в этой ссылке указывает, что SQLAlchemy не поддерживает кеширование: http://spyced.blogspot.com/2007/01/why-sqlalchemy-impresses-me.html
Ворон сказал...
Does SQLAlchemy do any kind of internal caching? For example, if you ask for the same data twice (or an obvious subset of the initially requested data) will the database be hit once or twice? I recently wrote a caching database abstraction layer for an application and (while fun) it was a fair bit of work to get it to a minimally functional state. If SQLAlchemy did that I would seriously consider jumping on the bandwagon. I've found things in the docs that imply something like this might be going on, but nothing explicit. 4:36 PM
Джонатан Эллис сказал...
No; the author of SA [rightly, IMO] considers caching a separate concern. What you saw in the docs is probably the SA identity map, which makes it so if you load an instance in two different places, they will refer to the same object. But the database will still be queried twice, so it is not a cache in the sense you mean.
Или используйте кеш уровня приложения через слабые ссылки dicts (weakref.WeakValueDictionary), см. пример здесь: http://www.sqlalchemy.org/trac/wiki/UsageRecipes/UniqueObject p >
SQLAlchemy поддерживает два типа кэшей:
Кэширование набора результатов, чтобы повторное выполнение одного и того же запроса попадало в кеш вместо базы данных. Он использует dogpile, который поддерживает множество разных бэкэнд, включая memcached, redis и базовые плоские файлы.
Документы находятся здесь: http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/orm/examples.html#module-examples.dogpile_caching
Кэширование объекта query, чтобы интерпретатору Python не приходилось вручную повторно собирать строку запроса каждый раз. Эти запросы называются baked queries, а кеш называется baked. В основном он кэширует все действия sqlalchemy, ПЕРЕД удалением базы данных - он не сокращает вызовы базы данных. Первоначальные тесты показывают ускорение до 40% в время генерации query при компромиссе небольшого увеличения многословности кода.
Документы находятся здесь: http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/orm/extensions/baked.html
Нет, но вы можете выполнять кеширование с помощью memcache.