技术问询：每次从SQL数据库加载DataFrame与存为Pickle加载孰快？

直接给结论：每次从SQL/Postgres数据库加载DataFrame，肯定不如先加载一次存成Pickle文件、之后直接读Pickle快，除非你查的数据量极小（比如几十条）。

为啥差这么多？ #

数据库加载的额外开销 #

每次从数据库拉数据，都得走这些流程：

• 建立数据库连接（如果没复用连接池的话，这步就挺费时间）
• 数据库解析你的SQL语句，执行查询（还要处理锁、事务这些数据库层面的逻辑）
• 把查询结果通过网络传到你的应用里
• 最后再把数据转换成pandas的DataFrame格式
  这些步骤加起来，每一步都有额外耗时，数据量越大，网络传输和数据库查询的IO开销越明显。

Pickle加载的优势 #

Pickle是Python专门的序列化格式，存成文件后是二进制的。读的时候直接从本地磁盘读文件，不需要网络传输，也不用数据库做计算，只需要把二进制数据反序列化成DataFrame就行。磁盘IO的速度通常比数据库查询加网络传输快得多，尤其是数据量上来之后。

Postgres的特殊情况？ #

和普通SQL数据库没本质区别，甚至因为Postgres本身的查询优化、事务管理机制，加载数据的开销可能还略大一点。只有当你查的数据少到可以忽略网络和数据库计算时间的时候，两者速度才差不多，但这种场景很少见。

要注意的坑 #

• 数据新鲜度：如果数据库里的数据经常更新，那Pickle文件里的数据就会过时。这时候要么定期重新生成Pickle，要么在数据更新后自动触发保存，得权衡速度和数据准确性。
• 版本兼容性：不同Python版本、pandas版本之间，Pickle文件可能存在兼容性问题，换版本的时候可能读不出来。
• 安全风险：如果加载的Pickle文件来源不可信，可能会有安全隐患，别随便读陌生的Pickle文件。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anas