本文详解电商API开发中JSON数据解析与数据库存储的全流程，涵盖数据提取、清洗、转换及优化策略，结合Python实战代码与主流数据库方案，助开发者构建高效、可靠的数据处理管道。

使用数据连接池进行数据库操作

在数据处理中，你是否常困惑于字段含义、指标计算或数据来源？数据字典正是解答这些问题的关键工具，它清晰定义数据的名称、类型、来源、计算方式等，服务于开发者、分析师和数据管理者。本文详解数据字典的定义、组成及其与数据库、数据仓库的关系，助你夯实数据基础。

在项目开发中，“删除”操作常见但方式多样，主要分为硬删除与软删除。硬删除直接从数据库移除数据，操作简单、高效，但不可恢复；适用于临时或敏感数据。软删除通过标记字段保留数据，支持恢复和审计，但增加查询复杂度与数据量；适合需追踪历史或可恢复的场景。两者各有优劣，实际开发中常结合使用以满足不同需求。

PostgreSQL中的WAL（预写日志）是保证数据完整性的关键技术。在数据修改前，系统会先将日志写入WAL，确保宕机时可通过日志恢复数据。它减少了磁盘I/O，提升了性能，并支持手动切换日志文件。WAL文件默认存储在pg_wal目录下，采用16进制命名规则。此外，PostgreSQL提供pg_waldump工具解析日志内容。

YashanDB知识库

本文介绍了数据库连接池的概念及其在性能优化中的重要性，通过两个示例展示了如何管理 SQLite 数据库连接。首先，手动实现了一个基于 `sqlite3` 和 `queue.Queue` 的简单连接池，涵盖初始化、获取与释放连接的核心流程。接着，使用功能更强大的 `SQLAlchemy` 库创建连接池，简化了连接管理并支持更多高级特性。对比两种方式后发现，自定义连接池适合学习和小型应用，而 `SQLAlchemy` 更适用于复杂场景。合理使用连接池可显著提升高并发环境下的数据库操作效率。

数据库和文件系统各有优劣：数据库读写性能较低、结构 rigid，但具备计算能力和数据一致性保障；文件系统灵活易管理、读写高效，但缺乏计算能力且无法保证一致性。针对仅需高效存储与灵活管理的场景，文件系统更优，但其计算短板可通过开源工具 SPL（Structured Process Language）弥补。SPL 提供独立计算语法及高性能文件格式（如集文件、组表），支持复杂计算与多源混合查询，甚至可替代数据仓库。此外，SPL 易集成、支持热切换，大幅提升开发运维效率，是后数据库时代文件存储的理想补充方案。

【YashanDB知识库】python驱动查询gbk字符集崖山数据库CLOB字段，数据被驱动截断