SQLalchemy中的mysqlDOUBLE数据类型的存储空间与性能优化策略。

在SQLAlchemy中，MySQL的DOUBLE数据类型用于存储双精度浮点数，在存储空间和性能方面存在一些优化策略。

存储空间方面，MySQL的DOUBLE数据类型占用8个字节，可以存储从-1.7976931348623157E308到1.7976931348623157E308之间的值。如果存储空间是问题，可以考虑使用FLOAT数据类型，它占用4个字节，但是它的数值精度只有6个十进制位。

性能优化方面，以下是一些建议：

1. 尽量使用合适的数据类型：选择合适的数据类型，避免存储多余的数据。如果数据的精度要求不高，可以考虑使用FLOAT数据类型节省存储空间。

2. 避免使用DOUBLE字段作为索引：DOUBLE字段的索引会占用较大的存储空间，查询性能也会受到影响。如果需要使用索引，请考虑使用较小的数据类型。

3. 避免频繁的查询和操作DOUBLE字段：DOUBLE字段的计算和比较会比整数和字符字段更耗时。如果可能的话，可以将计算和比较的逻辑尽量移到应用程序层面进行。

下面是一个使用DOUBLE数据类型的SQLAlchemy示例：

from sqlalchemy import create_engine, Column, Double, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Base = declarative_base()

class MyTable(Base):
    __tablename__ = 'my_table'
    
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    value = Column(Double)
    name = Column(String(255))

# 创建数据库连接
engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/db_name')
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 创建表结构
Base.metadata.create_all(engine)

# 插入数据
data = MyTable(value=3.14159, name='pi')
session.add(data)
session.commit()

# 查询数据
query = session.query(MyTable).filter(MyTable.value > 3.0)
results = query.all()
for result in results:
    print(result.value)

# 关闭会话
session.close()

在这个例子中，我们创建了一个名为my_table的表，包含一个DOUBLE类型的value字段和一个name字符串字段。我们使用session对象插入了一个包含pi值的数据，并通过查询语句筛选出value大于3.0的数据并打印出来。

虽然在这个例子中，没有明显的空间和性能优化需求，但是通过合适的选择数据类型和避免不必要的操作，可以提高代码的效率和执行速度。