При написании приложений на Python, для работы с базами данных часто используются объектно-реляционные мапперы (ORM). Примерами ORM являются SQLALchemy, PonyORM и объектно-реляционный маппер, входящий в состав Django. При выборе ORM довольно важную роль играет её производительность.
На Хабре, да и в интернете в целом, можно найти не один тест производительности. Как пример качественного бенчмарка python ORM можно привести бенчмарк от Tortoise ORM (ссылка на репозиторий). Данный бенчмарк анализирует скорость работы шести ORM для одиннадцати различных видов SQL-запросов.
В целом бенчмарк от tortoise хорошо позволяет оценить скорость выполнения запросов при использовании разных ORM, но у такого подхода к тестированию я вижу одну проблему. ORM зачастую используют в веб приложениях, где одновременно несколько пользователей могут посылать различные запросы, но я не нашел ни одного бенчмарка, оценивающего работу ORM при таких условиях. Вследствие этого я решил написать свой бенчмарк и сравнить с помощью него PonyORM и SQLAlchemy. За основу я взял бенчмарк TPC-C.
Недавно передо мной встала задача написать на Python web-приложение для разделения счёта в ресторане между участниками трапезы. Так как нужна DB для хранения данных о заказах и пользователях, встал вопрос выбора ORM для работы с базой. Разработка велась на Flask, так что сразу отметается Django ORM и выбор изначально пал в сторону SQLAlchemy. С одной стороны эта ORM почти всемогущая, но за счет этого она довольно тяжела в освоении. Помучившись с алхимией какое-то время, я решил найти более простой вариант, чтоб разработка пошла быстрее. В итоге для проекта была выбрана Pony ORM.
В глаза сразу бросилось то, что синтаксис написания запросов к базе менее громоздкий, чем в алхимии. Также на написание программы уходит меньше времени и строк кода.
Я решил написать небольшую обзорную статью, чтоб поделится опытом использования Пони. Надеюсь, она поможет начинающим программистам быстрее освоить разработку приложений, работающих с базами данных.
