@whahuzhihao @9hills 看附言

@kslr @clino @em70 @chenjf2k 亲测，2kw数据塞内存，一个group by 加索引2秒搞定。可以达到数据报表生成要求，一次性数据6字段大概耗费4g内存。

@yueyoum 感谢指教。 前两年用过点django，不太清楚现在的情况怎样。基本现在自己造data-mapper模型，django现在分表支持好吗，如果按日需求分表分库。django自身的orm好使吗？ 还有一个需求是django如果一些数据用mysql，一些数据模型落地是couchbase， es之类是否方便集成django的model？

django的admin是否适合直接给一个非技术的运营团对来管理业务？

@tini19 orm是用的很多，可能你理解错了，如果你用nosql之类话，就和django的model说拜拜了，不过orm模式还是很不错了。不过现在做的用es， mongodb，couchbase，为了好维护基本直接data-mapper了

@tini19 如果用redis，couchbase各类的话，那就和django的orm没关系了

@crazyxin1988 很少用到那些拓展，关键有比较好的接口和拓展接口。

@yueyoum admin是什么玩意？ 那种简单的数据管理ui？ pyramid没有这种，只是个框。 对django了解不多。 主要用django做什么类型的业务呢，管理运营平台吗？ 我知道django的model不适合特别复杂的业务。

@dong3580 数据库层当前支持mysql， 没有封装sqlitie的适配驱动，暂时只能用mysql

@MrGba2z 使用的充血型领域模型，觉得比较好的可能是memoize和懒加载proxy，其他都是一些flask的主流方式。 因为没有使用sqla，所以data-mapper非常原始，方便粘合处理原生sql。

@semicircle21 是的

@jamiesun 对于idle的处理在pool和连接类处理问题idle问题不大，基本都是要每次使用check， 不过你已经用sqla，不过还是推荐你看看连接池的实现，你也可以去看看sqla的pool实现，不过他的pool为了适配多种数据库engine有很多特殊的处理，比如线程安全，然后什么queuepool，异步pool之类的
https://github.com/thomashuang/dbpy/blob/master/db/_db.py
https://github.com/thomashuang/dbpy/blob/master/db/pool.py

你这配置太逗，服务器基本设置为10秒idle 给你一个客户端的重置参考下

https://github.com/thomashuang/dbpy/blob/master/db/mysql/connection.py

为项目建立setup文件， 然后 python setup.py develop 就是使用开发模式安装到本路径。

@reorx 解析倒不难，基本已经写好了，不过不想做成doc的，因为本身关心的是测试。

@wingyiu 大概是一年半前看过这个库，那时好像还没有实现连接池。 这类是orm简单架构，dbpy是数据库访问层封装。 不过有个问题不知道又没考虑过，就是记录模型这类设计，如果需要切换nosql比如couchdb这类，是不是意味着很多东西需要重写？

稍稍番过一些web框架的源码，比如tornado，bottle，flask，cherrypy， webpy。不过最要自己撸可以去试试webob，openstack，pyramid都架在玩意上。 路由风格xml-rpc ，restful，数据模型activerecord或者data-mapper，这些都可以自己去撸。

以前遍历整个表的处理，如果有自增id，比如uid，

select min(uid) as start, max(uid) as end from table_name;

稍稍的评估下保证用户矢量的区间阈值，抽取保证适当的数据

current = start + threshold;

while (current < end)
{
// to do

current += threshold;

current = (current <= end) ? current : end;

}

@acgeo
@typcn


表象的，其实里面有第三方库和素材，真正维护的大概有代码文件2k个文件吧。

最近的c++项目

2.79 GB (3,002,398,778 字节)
44,318 个文件，5,424 个文件夹

@stevegy 恩，sqlalchemy是个选择