asyncpg - 連接vs連接池

Question

我將通過asyncpg的文檔，並且我無法理解爲什麼使用連接池而不是單個連接。

在example given，一個池用於：

async with pool.acquire() as connection: 
    async with connection.transaction(): 
     result = await connection.fetchval('select 2^$1', power) 
     return web.Response(
      text="2^{} is {}".format(power, result)) 

，但它也可以做到通過創建必要時的連接：

connection = await asyncpg.connect(user='postgres') 
async with connection.transaction(): 
    result = await connection.fetchval('select 2^$1', power) 
    return web.Response(
      text="2^{} is {}".format(power, result)) 

什麼用池在必要的連接優勢？

Answer 1

建立與數據庫服務器的連接是一項昂貴的操作。連接池是允許避免支付該成本的常用技術。游泳池將連接打開並在必要時將其租出。

很容易做一個簡單的基準看到了池的好處：

async def bench_asyncpg_con(): 
    power = 2 
    start = time.monotonic() 
    for i in range(1, 1000): 
     con = await asyncpg.connect(user='postgres', host='127.0.0.1') 
     await con.fetchval('select 2^$1', power) 
     await con.close() 

    end = time.monotonic() 
    print(end - start) 

以上的1.568秒我的機器上完成。

儘管池版本：

async def bench_asyncpg_pool(): 
    pool = await asyncpg.create_pool(user='postgres', host='127.0.0.1') 
    power = 2 
    start = time.monotonic() 
    for i in range(1, 1000): 
     async with pool.acquire() as con: 
      await con.fetchval('select 2^$1', power) 

    await pool.close() 
    end = time.monotonic() 
    print(end - start) 

奔跑在0.234秒，或更快 6.7倍。