假设有一张人员表。让我们说系统中有1000多个。每个人物品都有以下字段：姓名，电子邮件，职业等。
我们希望允许People项目有一个名称列表（昵称和此类），其中没有其他数据与名称相关联 - 名称只是一个字符串。
这正是pickleType的用途吗？使用pickle类型和创建Name表以使People的名称字段成为一对多关系之间有什么样的性能优势？
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是的，这是sqlalchemy的PickleType字段documented very well here的一个很好的用例。使用它有明显的性能优势。
使用您的示例，假设您有一个使用一对多数据库外观的People项。这要求数据库执行JOIN来收集子元素;在这种情况下，Person's昵称，如果有的话。但是，您可以在python代码中使用本机对象，而无需反序列化pickle。
相比之下，字符串列表可以被腌制并存储为数据库中的PickleType，它们在内部存储为LargeBinary。查询Person只需要数据库命中一个表，没有JOIN，这将导致极快的数据返回。但是，您现在需要将每个项目反剔回到python对象中的“成本”，如果您不存储本机数据类型，这可能很重要;例如string，int，list，dict。
此外，通过在数据库中存储pickle，您也失去了底层数据库在给定WHERE条件的情况下过滤结果的能力;特别是整数和日期时间对象。本机数据库调用可以返回给定数字或日期范围内的值，但是没有关于表示这些项的字符串的概念。
最后，对单个pickle的简单更改可能允许在应用程序中执行任意代码。这不太可能，但必须说明。
恕我直言，存储泡菜是存储某些类型数据的好方法，但在数据类型方面会有很大差异。我可以告诉你，我们在我们的模式中使用它非常广泛，甚至在几个数十亿条记录的表上相当不错。