我在数据库中有以下示例表,用于管理mit Flask_SQLAlchemy。
class Employee(db.Model):
__tablename__ = 'employee'
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
salutation = db.Column(db.String(250), nullable=False)
first_name = db.Column(db.String(250), nullable=False)
last_name = db.Column(db.String(250), nullable=False)
employments = db.relationship('Employment', foreign_keys='Employment.employee_id', backref="employee", lazy=True)
我的Flask模式如下:
class EmployeeSchema(mm.SQLAlchemyAutoSchema):
class Meta:
model = DB_employee.Employee
include_fk = True
include_relationships = True
以下是我为员工安排的路线:
class EmployeesListAPI(Resource):
def __init__(self):
self.reqparse_get = reqparse.RequestParser()
self.reqparse_get.add_argument('employee_id', type=int, action='append', required=False, location='args')
self.reqparse_get.add_argument('salutation', type=str, action='append', required=False, location='args')
self.reqparse_get.add_argument('first_name', type=str, required=False, location='args')
self.reqparse_get.add_argument('last_name', type=str, required=False, location='args')
super(EmployeesListAPI, self).__init__()
def get(self):
get_args = self.reqparse_get.parse_args()
employees = get_list_employee(get_args)
employees_output = EmployeeSchema(many=True, only=get_args['return_fields']).dump(employees)
return employees_output, 200
如果我现在运行此命令,那么使用SQL-Alhchemy进行查询大约需要0.01秒,但是使用Flask_Marshmallow进行序列化大约需要1.3秒。
如果我按以下方式更改架构:include_relationships = False
并手动运行序列化:
for employee, output in zip(employees, employees_output):
if get_args['show_employments']:
output['employments'] = [e.id for e in employee.employments]
使用棉花糖进行序列化大约需要0.02秒,而手动添加的雇佣关系大约需要1.2秒。
在我的真实情况下,我的关系远不止一种,数据的序列化花费了惊人的32秒。
有没有一种方法可以加快棉花糖的序列化?我在做错什么吗?
感谢您的支持。