Python for循环中嵌入的SELECT查询与语法中的WHERE id之间的差异

这些方法中有一种表现更好吗？有更好的方法吗？为什么？我是否用python做这件事有关系吗？您可以正确地假设my_表的id列上有一个索引

运行SELECT语句，嵌入到for循环中：

对于\u id的\u长\u列表中的\u id： cursor.executeSELECT*从my_表中，id=%s，一个_id， 做点什么cursor.fetchall 使用语法中的WHERE id运行单个SELECT语句：

cursor.executeSELECT*从id位于%s中的my_表中， “，”。joina_long_列表_id， 做点什么cursor.fetchall 就

for an_id in a_long_list_of_ids:
   cursor.execute("SELECT * FROM my_table WHERE id=%s", (an_id,))
   do_something(cursor.fetchall())

您正在对数据库执行lena_long_list_of_id查询

万一

cursor.execute("SELECT * FROM my_table WHERE id IN (%s)", 
    (','.join(a_long_list_of_ids),)
)
do_something(cursor.fetchall())

您只执行一个查询

很明显，第二种方式更有效

如果希望获得更高的性能，请仅选择将要使用的列—这会更快

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如果要对Python进行额外的过滤，考虑将过滤逻辑放在查询中，这也会使处理更快。

第二种方法可能会更好地运行，因为对@ MeGAWAC的dBuffic查询较少。由于与建立连接和在磁盘上定位数据相关的开销，通常最好允许db进行这些类型的计算。因此，正是由于建立查询和与服务器通信的开销，才使得选项2更快？如果查询速度慢，我希望这个差异是可以忽略的，但是从快速测试中，我看到选项2比选项1提高了2倍。每个查询都意味着连接到服务器，将查询传递给服务器，等待服务器执行查询，序列化结果，并通过连接将结果传递回客户端。查询有多复杂并不重要。很明显，执行一次查询要比执行几乎相同的查询快——只使用一个id执行几次。但有时，由于网络负载和大查询负载数据库，最好是执行多个响应较小的查询，而不是执行一个响应较大的查询。