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这是一个创建于 199 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
最近在写一个基于 MongoDB 的项目（第一次用，之前主要用 Mysql ），涉及到聚合查询的时候，搜了一下发现聚合查询需要用 pipeline, 因为项目的数据有点复杂，写聚合 pipeline 特别别扭，也容易出错，然后突然想起来我用的既然是 python ，岂不是可以先从数据库把数据查出来，再用 pandas 做聚合？试了一下，各种复杂聚合果然很快就实现了，有一种思维打开的感觉。
效率方面没有实际验证过，但感觉上数据库原生聚合 效率会比 查出来再 pandas 要高一点的，不过太复杂的聚合可能数据库不一定能完全实现，这时候用 pandas 就方便多了。
你会怎么选呢？
效率方面没有实际验证过，但感觉上数据库原生聚合 效率会比 查出来再 pandas 要高一点的，不过太复杂的聚合可能数据库不一定能完全实现，这时候用 pandas 就方便多了。
你会怎么选呢？
2 条回复 • 2024-05-18 18:57:33 +08:00
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ruanimal 199 天前
看数据量啊
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LeeReamond 199 天前
数据库屎在完整性和一致性约束，实现本身还是高效的。pandas 的屎就是纯屎了，慢而已。你对性能有需求自然不会选择这种方案，你在考虑这种方案说明你对性能没需求，那用啥不行？如果不能决定我建议抽个签
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