这篇文章给大家介绍为什么进行list()操作时MongoDB比PostgreSQL慢了7倍，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
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最近有需求，要将一个局域网Web数据平台迁移到线上，顺带着，本地服务使用的PostgreSQL也要替换成国内某云的MongoDB。由于之前的Web框架选择的Django，为了能够最小限度地改动代码，并对接上MongoDB上已存在的数据库和数据，在一番对比之后（Djongo和MongoEngine），选择了MongoEngine这个对象文档映射（ODM）模块来替代Django原有的ORM。对照着MongoEngine的文档一顿操作，第一个页面迁移完成，赶紧打开看看。不看则已，一看瞎哭，页面加载完足足等了1、2、3、4、5、6、7、8、……27秒
在这个页面里面，主要数据操作是从数据库中查询出原始数据，然后加载到Pandas的DataFrame中，接着在Pandas中进行各种数据处理，最后返回JSON数据给前端进行渲染。数据库总的数据量为接近500万，最后的查询结果在3万左右。对各个环节分别进行测试发现，主要的时间消耗在了从数据库读取数据，然后加载到Pandas这个过程中。于是将这个过程专门提取出来，单独测试其消耗的时间。
结果发现，使用MongoEngine进行数据查询，然后加载到Pandas中需要几十秒的时间：
21秒的耗时，可能是由于MongoEngine对PyMongo进行封装之后的性能不行吧，于是直接使用PyMongo进行测试：果然，经过一层封装之后，MongoEngine的效率不如PyMongo，但是直接使用PyMongo也消耗了14秒的时间。而在本地使用PostgreSQL作为数据库后端的Django ORM测试仅仅花费了3秒的时间：
使
用list()对数据
查询结果进
行
处理
是将其加
载
到P
andas中
的一
个常规前置
操作，相当于遍历查询
集的结
果并将每一条数据添加到一个
列表中。
类似
于以下操作：
res = []
for i in xx:
res.append(i)
只是一个list()操作，就让MongoDB的速度比PostgreSQL慢如此之多，难道我哪里操作不对？关于为什么进行list()操作时MongoDB比PostgreSQL慢了7倍就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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