query在不同机器上的执行时间为什么相差这么大

查询在不同机器上的执行时间可能会因以下因素而有所不同：

1. 硬件配置：不同机器的处理器、内存、硬盘等硬件配置可能会影响查询的执行速度。更高配置的机器通常能够更快地处理查询。

2. 数据量：查询所涉及的数据量也会影响执行时间。如果查询涉及的数据量很大，那么执行时间可能会更长。

3. 网络延迟：如果查询涉及的数据存储在远程服务器上，网络延迟也会影响查询的执行时间。

4. 数据库引擎版本：不同版本的数据库引擎可能会有不同的优化和性能差异，因此在不同的机器上执行相同的查询可能会有所不同的执行时间。

5. 查询优化：查询的复杂度和优化程度也会影响执行时间。更复杂的查询通常需要更长的执行时间，而经过优化的查询可以更快地执行。

因此，查询在不同机器上的执行时间可能会因多种因素而有所不同。

相关问题

while(query.next())为什么不执行

这个问题可能需要更多的上下文信息才能给出准确的答案，因为 while(query.next()) 只是一个循环条件，具体执行是否成功取决于 query 对象是否成功执行查询操作并且是否正确返回结果。以下是一些可能的原因：

1. query 对象没有正确连接到数据库或者连接超时，导致查询操作无法执行。
2. 查询条件语句编写有误，导致没有返回任何结果。
3. 数据库中没有符合查询条件的数据，导致循环执行时不能进入循环体内部。

为了解决这个问题，您可以仔细检查数据库连接和SQL查询语句，确保它们是正确的。还可以尝试使用其他的调试工具（比如日志记录工具）来确定问题的具体原因。同时，也要确保数据库中确实存在符合查询条件的数据，以便正确执行循环操作。

在query类方法里执行数据库语句query

好的，我明白了。在query类方法里执行数据库语句query，可以通过以下代码实现：

import pymysql

class Database:
    def __init__(self, host, username, password, database):
        self.host = host
        self.username = username
        self.password = password
        self.database = database

    def query(self, sql):
        conn = pymysql.connect(host=self.host, user=self.username, password=self.password, db=self.database)
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute(sql)
        result = cursor.fetchall()
        conn.close()
        return result

在上面的代码中，我们使用了pymysql包来连接数据库。在query方法中，我们首先建立了一个数据库连接，然后使用cursor执行sql语句，并使用fetchall方法获取所有结果。最后关闭数据库连接并返回结果。请注意，在实际使用中，我们应该使用try/except语句来处理异常情况。