这可能是我太天真了，但我认为这种聚合会更快，因为它有点简单-没有任何类型的复杂连接，所有数据都在一个简单的表中。
这个问题的答案也可能是数据大小，而不是有效的查询或数据库设置，但我正在寻找一个快速的聚合和下表的总和：
| 身份证|时间|
| - ------|- ------|
| 1个|无|
| 第二章|无|
| 三个|无|
| 第二章|三十|
| 1个|二十二|
| 第二章|十七|
其思想是按id分组并对时间列求和。可能有300到500个名字，平均300万行。在mongo和sql中，id列都有索引。
使用pymongo给了我大约3秒的时间来对一个包含3 M条目的静态数据库执行查询，而SQLAlchemy给了我大约2秒的时间来处理相同的数据。
我能安全地假设它应该花那么长的时间来处理300万个条目吗？或者我显然错过了一些东西，比如直接SQL查询（而不是基于Python的SQL查询）可能更快？
另外，请注意，我希望使用JSON格式的结果，我认为这是sqlalchemy中比较慢的部分--创建结果的python对象，然后发送出去。
我对使用SQLAlchemy和pymongo很熟悉，也很有信心，但其他的就不多了，所以如果有其他更快的数据库解决方案，我肯定会考虑，因为我想经常运行这个查询，2-4秒的延迟有点不舒服。