Python 在BerkeleyDB中多次打开数据库时性能损失

我正在使用BerkeleyDB开发一个小应用程序。我有一个关于在BDB中多次打开数据库的问题

我有一大组文本（语料库），我想加载其中的一部分来进行计算。这里有两个伪代码（与python混合）

@一,

@二,

在第二个示例中，我将在计算之前打开数据库，为每个循环加载令牌，然后关闭数据库

在第一个示例中，每次循环请求令牌时，我将打开、获取并关闭数据库

有没有演出损失

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我还注意到，我正在使用DBEnv来管理数据库

如果不缓存打开的文件，您将始终丢失性能，因为：

• 多次调用open（）和close（），这非常昂贵
• 您将丢失所有潜在的缓冲区（系统缓冲区和bdb内部缓冲区）

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但是，在编写代码之前，我不会太在意性能。

如果不缓存打开的文件，您将始终丢失性能，因为：

• 多次调用open（）和close（），这非常昂贵
• 您将丢失所有潜在的缓冲区（系统缓冲区和bdb内部缓冲区）

但是在编写代码之前，我不会太在意性能

def getCorpus(token):
    DB.open()
    DB.get(token)
    DB.close()

#open and wait
def openCorpus():
    DB.open()

#close database
def closeCorpus():
    DB.close()

def getCorpus(token):
    DB.get(token)