[python] Peewee의 성능 측정 방법 이해하기

29 Nov 2023

python

Peewee는 Python에서 사용할 수 있는 간단하고 가벼운 ORM(Object Relational Mapping) 라이브러리입니다. Peewee를 사용하여 데이터베이스와 손쉽게 상호작용할 수 있습니다. 그러나 대량의 데이터를 다룰 때 Peewee의 성능을 최대한 활용하려면 성능 측정이 중요합니다.

성능 측정 방법

Peewee의 성능을 측정하려면 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다:

쿼리 시간 측정: Peewee의 execute() 메서드를 사용하여 쿼리를 실행한 후 시간을 측정합니다. 이를 통해 단일 쿼리의 실행 시간을 알 수 있습니다.
```
 from peewee import *
 import time

 db = SqliteDatabase('my_database.db')
 start_time = time.time()
 result = db.execute("SELECT * FROM my_table")
 end_time = time.time()
 execution_time = end_time - start_time
 print(f"Execution time: {execution_time} seconds")
```
실행 시간을 측정하는 데에는 time 모듈을 사용하며, 측정된 시간은 초 단위로 출력됩니다.

벤치마킹: 특정 작업(예: 데이터 삽입, 업데이트 등)을 수행할 때의 성능을 측정합니다. 이를 통해 Peewee가 다룰 수 있는 대량의 데이터에 대한 처리 속도를 확인할 수 있습니다.

 from peewee import *
 import time

 db = SqliteDatabase('my_database.db')
 start_time = time.time()
 # 대량의 데이터 처리 작업 수행
 for data in data_list:
     MyModel.create(**data)
 end_time = time.time()
 execution_time = end_time - start_time
 print(f"Execution time: {execution_time} seconds")

위의 예시에서 data_list는 처리해야 할 대량의 데이터가 포함된 리스트입니다. create() 메서드를 사용하여 데이터를 삽입하고 측정된 실행 시간을 출력합니다.

성능 향상을 위한 팁

Peewee의 성능을 최적화하기 위해 몇 가지 팁을 알아봅시다:

인덱스 사용: 데이터베이스 테이블의 필드에 인덱스를 추가하여 쿼리의 속도를 향상시킬 수 있습니다. Peewee에서는 index=True 옵션을 사용하여 필드에 인덱스를 추가할 수 있습니다.
```
  class MyModel(Model):
      name = CharField(index=True)
      age = IntegerField()
```
배치 처리: 대량의 데이터를 처리할 때는 한 번에 모든 데이터를 처리하는 것보다 배치 처리를 사용하는 것이 효율적입니다. Peewee에서는 atomic() 메서드를 사용하여 배치 작업을 트랜잭션으로 묶을 수 있습니다.
```
  with db.atomic():
      for data in data_list:
          MyModel.create(**data)
```
쿼리 최적화: 쿼리를 최적화하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. Peewee에서는 join(), prefetch(), where() 등의 메서드를 사용하여 쿼리를 최적화할 수 있습니다.
```
  query = MyModel.select().join(OtherModel).where(MyModel.age > 25)
```

참고 문서: