proofler: 5ライブラリ・430チェック・ワークアラウンドゼロ
5つのSQLiteバックエンドPythonライブラリを公開APIだけで統合テストした記録。16のバグを発見・修正。ライブラリの境界がカオス下で実際どう見えるか。
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5つのSQLiteバックエンドPythonライブラリを公開APIだけで統合テストした記録。16のバグを発見・修正。ライブラリの境界がカオス下で実際どう見えるか。
パート1〜4はORMオーバーヘッドを計測した — sqlerとraw sqlite、両方ともJSONストレージ。本稿は別の問いを立てる。ドキュメント指向アーキテクチャ自体のコストは何か。等値フィルタ: 11x。集計: 9.5x。JSONLエクスポート: 1.0x。
qler対Celery+Redis — 7シナリオ、3ラウンド、そして正直に自分たちをベンチマークして発見した恥ずかしい12xのギャップ。
1,725件の計測、4スケール、10.5時間。バルクインサート0.89x(生のsqliteより速い)。FTSランク1.00x。他は全て≤1.15x。1.34xの縮小不能なギャップが1つ。
FTS再構築が4.65x→1.03x(ベンチマークのバグ)。バルクインサートが1.9x→0.89x(生のsqliteより速い)。FTSランク検索が1.50x→1.00x(JOIN一本)。msgspecで5.1xのハイドレーション。
22のベンチマークを書いた。全て自分に有利なバイアスがかかっていた。敵対的監査で18の公平性問題が見つかった。修正後は全ての数値が悪化したが、使える数値になった。
SQLer を JSON ドキュメントと正規化スキーマで比較したベンチマーク。等価検索、バルク挿入、更新、配列検索、並行性の特性を測定。