网站建设评比细则引擎优化是什么意思

性能评估和测试

规划项目

        1、框架选择：前端交互和线程控制用pyside，SQLite作为数据库支持。

        2、预估数据量：每秒10个数据，每个月约26000000（26M）条。

        3、压力测试：首先用python脚本创建一个数据库，数据库中只有一个表，表中只有一列，共有26M条数据，每个数据的内容是当前系统时间的字符串，str(datetime.now())，这样可以大致模拟一个月的数据量。然后，用脚本操作数据库，增加新的数据条目，测试如果每个月生成数据库文件，是否能满足系统的速度要求（每秒10个数据）。
        运行以下的脚本创建数据库文件：

import sqlite3
from datetime import datetimedef store_data(conn, cursor, data):try:cursor.execute('BEGIN TRANSACTION')cursor.executemany('INSERT INTO measurements (data) VALUES (?)', data)conn.commit()except Exception as e:print(f"An error occurred: {e}")# 创建数据库连接和游标
db_file = 'createDatas.db'
conn = sqlite3.connect(db_file)
cursor = conn.cursor()# 创建表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS measurements (data TEXT NOT NULL)
''')conn.commit()# 存储数据
j = 0
x = 0
data = []
while x < 26000000:while j < 10000:data.append((str(datetime.now()),))j += 1store_data(conn, cursor, data)cursor.execute('SELECT COUNT(*) FROM measurements')x = cursor.fetchone()[0]j = 0data = []print(x)
# 关闭连接和游标
cursor.close()
conn.close()

        压力测试：

import sqlite3
from datetime import datetime
from time import timedef store_data(conn, cursor, data):try:cursor.execute('BEGIN TRANSACTION')cursor.executemany('INSERT INTO measurements (data) VALUES (?)', data)conn.commit()except Exception as e:print(f"An error occurred: {e}")# 创建数据库连接和游标
db_file = 'createDatas.db'
conn = sqlite3.connect(db_file)
cursor = conn.cursor()
x = 0
j = 0
# 创建一个100个元素的数据组
data = []
while j < 100:data.append((str(datetime.now()),))j += 1
while x < 100:time1 = time()store_data(conn, cursor, data)time2 = time()print(time2 - time1)x += 1
# 关闭连接和游标
cursor.close()
conn.close()

 运行结果：

0.03693747520446777
0.036476850509643555
0.03375363349914551
0.03529238700866699
0.03457474708557129
0.03527641296386719
0.03363299369812012
0.03394293785095215
0.03500247001647949
0.03366684913635254
0.03717041015625
0.03408193588256836
0.035376787185668945
0.13425254821777344
0.03524899482727051
0.034047603607177734

看得出，即使是拥有2600W条数据的表中增加100条数据，耗时也仅为30ms左右。
然后，我将脚本修改一下，把每次写入的条数改为10和1000，耗时变化不大。
再将表的起始条数改为100条测试，耗时变化也不大。
这也就可以得出结论，本项目，每个月量的数据库，SQLite是完全可以满足写入速度要求的（即使每秒写一次也有足够的裕量）。