如何高效地批量处理多次数据库查询并将结果存储到数组中？

要高效地批量处理多次数据库查询并将结果存储到数组中，可以采用以下几种方法：

1. 使用批量查询（Batch Query）

许多数据库支持批量查询，允许你一次性发送多个查询语句，并一次性获取所有结果。这样可以减少网络往返次数，提高效率。

示例（Python + SQLAlchemy）：

from sqlalchemy import create_engine, text

# 创建数据库连接
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@host/dbname')

# 定义多个查询
queries = [
    "SELECT * FROM table1 WHERE condition1",
    "SELECT * FROM table2 WHERE condition2",
    "SELECT * FROM table3 WHERE condition3"
]

# 执行批量查询
results = []
with engine.connect() as connection:
    for query in queries:
        result = connection.execute(text(query)).fetchall()
        results.append(result)

# results 现在包含了所有查询的结果

2. 使用存储过程或函数

如果数据库支持存储过程或函数，可以将多个查询逻辑封装在一个存储过程中，然后在应用程序中调用该存储过程，获取所有结果。

示例（MySQL 存储过程）：

DELIMITER //

CREATE PROCEDURE BatchQuery()
BEGIN
    SELECT * FROM table1 WHERE condition1;
    SELECT * FROM table2 WHERE condition2;
    SELECT * FROM table3 WHERE condition3;
END //

DELIMITER ;

然后在应用程序中调用该存储过程并获取结果。

示例（Python + MySQL Connector）：

import mysql.connector

# 创建数据库连接
conn = mysql.connector.connect(user='user', password='password', host='host', database='dbname')
cursor = conn.cursor()

# 调用存储过程
cursor.callproc('BatchQuery')

# 获取所有结果
results = []
for result in cursor.stored_results():
    results.append(result.fetchall())

# results 现在包含了所有查询的结果

3. 使用并行查询

如果数据库查询之间没有依赖关系，可以使用多线程或多进程并行执行查询，以加快处理速度。

示例（Python + concurrent.futures）：

import mysql.connector
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 定义查询函数
def execute_query(query):
    conn = mysql.connector.connect(user='user', password='password', host='host', database='dbname')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(query)
    result = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    conn.close()
    return result

# 定义多个查询
queries = [
    "SELECT * FROM table1 WHERE condition1",
    "SELECT * FROM table2 WHERE condition2",
    "SELECT * FROM table3 WHERE condition3"
]

# 使用线程池并行执行查询
results = []
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    future_to_query = {executor.submit(execute_query, query): query for query in queries}
    for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_query):
        results.append(future.result())

# results 现在包含了所有查询的结果

4. 使用ORM的批量查询功能

如果你使用的是ORM（如SQLAlchemy、Django ORM等），可以利用ORM提供的批量查询功能来优化查询。

示例（Django ORM）：

from django.db import models

# 假设你有多个模型
class Table1(models.Model):
    # 字段定义
    pass

class Table2(models.Model):
    # 字段定义
    pass

class Table3(models.Model):
    # 字段定义
    pass

# 批量查询
results = [
    list(Table1.objects.filter(condition1)),
    list(Table2.objects.filter(condition2)),
    list(Table3.objects.filter(condition3))
]

# results 现在包含了所有查询的结果

5. 使用缓存

如果查询结果不经常变化，可以考虑使用缓存（如Redis、Memcached）来存储查询结果，减少数据库查询次数。

示例（Python + Redis）：

import redis
import mysql.connector

# 创建Redis连接
cache = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 定义查询函数
def execute_query(query):
    # 检查缓存
    cached_result = cache.get(query)
    if cached_result:
        return cached_result

    # 执行数据库查询
    conn = mysql.connector.connect(user='user', password='password', host='host', database='dbname')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(query)
    result = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    conn.close()

    # 将结果存入缓存
    cache.set(query, result)
    return result

# 定义多个查询
queries = [
    "SELECT * FROM table1 WHERE condition1",
    "SELECT * FROM table2 WHERE condition2",
    "SELECT * FROM table3 WHERE condition3"
]

# 执行查询
results = [execute_query(query) for query in queries]

# results 现在包含了所有查询的结果

总结

• 批量查询：减少网络往返次数，适合一次性获取多个查询结果。
• 存储过程：将多个查询逻辑封装在数据库中，减少应用程序的复杂性。
• 并行查询：利用多线程或多进程并行执行查询，适合查询之间无依赖关系的情况。
• ORM批量查询：利用ORM提供的批量查询功能，简化代码。
• 缓存：减少数据库查询次数，适合查询结果不经常变化的场景。

根据具体场景选择合适的方法，可以显著提高数据库查询的效率。