【原】python海量数据快速查询的技巧

在实际工作中，经常会遇到查询的任务，比如根据某些rs号，检索dbsnp数据库，提取这些snp位点的信息，对于这样的任务，最基本的操作方法是将数据库的内容存为字典，然后检索特定的key即可。

对于小文件而言，这样的操作编码简单，运行速度也比较满意，但是对于大型数据库而言，将数据库存为字典这个动作是非常耗费时间的，而且每次运行代码都要执行这样的操作，导致效率大大降低。想要改善这一状况，有以下两种解决办法

1. 对象序列化

对象序列化就是将python中的对象保存为二进制的字节流文件，与之相对的是反序列化， 从二进制文件中读取内容，重新解析为python对象。通过序列化，只需要读取一次数据库，然后将生存的字典对象保存为一个文件，后续在使用时，直接读取序列化产生的文件，就可以快速得到数据库对应的字典。

在python中，通过内置模块pickle进行序列化相关操作，用法如下

>>> import pickle>>>>>> data = {1:'A', 2:'B', 3:'C'}# dump 进行序列化>>> with open('out', 'wb') as f:... pickle.dump(data, f)...>>># load 进行反序列化>>> with open('out', 'rb') as f:... data = pickle.load(f)...>>> data{1: 'A', 2: 'B', 3: 'C'}

2. 使用数据库

对于数据检索这种任务，在工业界有成熟的解决方案——专用的数据库软件，比如耳熟能详的mysql等关系型数据库，以及redis等非关系型数据库。在python3中，内置了模块sqlite3, 支持创建sqlite3数据库，一个轻量级，文本型的数据库。用法如下

>>> import sqlite3>>>>>>>>># 创建数据库# 连接数据库>>> conn = sqlite3.connect('test.db')# 创建游标>>> c = conn.cursor()>>> c.execute('''CREATE TABLE alphabet (cnt integer, date text)''')<sqlite3.Cursor object at 0x7f3e514413b0>>>>>>> for key, value in data.items():... c.execute('INSERT INTO alphabet VALUES (?, ?)', (key, value))...<sqlite3.Cursor object at 0x7f3e514413b0><sqlite3.Cursor object at 0x7f3e514413b0><sqlite3.Cursor object at 0x7f3e514413b0>>>> conn.commit()>>> conn.close()
# 使用数据库>>> conn = sqlite3.connect('test.db')>>> c = conn.cursor()>>> for row in c.execute('SELECT * FROM alphabet WHERE cnt <= 2'):... print(row)...(1, 'A')(2, 'B')

将数据存储在数据库中，称之为对象持久化，除了sqlite3之外，python也支持mysql等其他数据库，只需要安装对应的模块即可。

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