[python] 파이썬을 사용한 데이터베이스 메모리 최적화

14 Dec 2023

python

데이터베이스는 많은 양의 데이터를 저장하고 관리하는데 사용됩니다. 이 데이터는 주로 디스크에 저장되지만, 때로는 메모리에 로드되어 처리 속도를 높일 수 있습니다. 파이썬을 사용하여 메모리를 최적화하고 데이터베이스 성능을 향상시키는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 데이터베이스에 데이터 로드

import sqlite3

# 데이터베이스 연결
conn = sqlite3.connect(':memory:')

# 커서 생성
cur = conn.cursor()

# 데이터 삽입
cur.execute('''CREATE TABLE stocks 
               (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')
cur.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2022-01-05', 'BUY', 'RHAT', 100, 35.14)")

2. 메모리 사용량 확인

import os
import psutil

process = psutil.Process(os.getpid())
print(process.memory_info().rss)  # 현재 프로세스의 메모리 사용량

3. 메모리 최적화

sqlite3 모듈을 사용할 때, 커넥션을 생성할 때마다 새로운 메모리 공간이 할당됩니다. 따라서 많은 양의 데이터를 다룰 때 프로그램이 메모리를 많이 사용할 수 있습니다. 메모리 누수도 발생할 수 있습니다.

메모리 사용을 최적화하기 위해 커넥션을 재사용하거나 메모리 디비를 사용할 수 있습니다.

4. 커넥션 재사용

import sqlite3

conn = sqlite3.connect(':memory:')

# 커넥션을 재사용
def get_connection():
    return conn

# 데이터 삽입
cur = get_connection().cursor()
cur.execute('''CREATE TABLE stocks 
               (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')
cur.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2022-01-05', 'BUY', 'RHAT', 100, 35.14)")

5. 메모리 디비 사용

메모리 디비는 메모리에 데이터를 저장하고 관리하는 데이터베이스 엔진입니다. SQLite는 메모리 디비를 지원하므로 데이터를 메모리에 저장할 수 있습니다.

conn = sqlite3.connect('file::memory:?cache=shared', uri=True)

데이터베이스를 메모리에 로드하여 쿼리 및 데이터 처리 속도를 높일 수 있습니다. 메모리 디비를 사용하면 데이터베이스 성능이 향상될 수 있습니다.

요약

파이썬을 사용하여 데이터베이스 메모리를 최적화하는 방법에 대해 알아보았습니다. 데이터 로드, 메모리 사용량 확인, 메모리 최적화, 커넥션 재사용, 메모리 디비 사용에 대해 살펴보았습니다. 데이터베이스 성능을 향상시키기 위해 메모리 최적화를 고려하는 것이 중요합니다.