Django 数据库访问性能优化
使用标准的数据库优化技术:
在进行Django数据库访问性能优化之前,首先应该使用标准的数据库技术对其进行优化,比如给字段加索引,通过使用
django.db.models.Field.db_index来给一个Django模型类的字段加索引,设置这个属性字段的Field.db_index=True。注:django对model中的
fk和unique = True的字段将自动创建索引。理解Django中QuerySet的工作机制对数据库访问优化至关重要:
QuerySet是懒加载的,它只有在需要的时候才会被执行,并且会将执行的结果保存在内存中。
理解Django中QuerySet的缓存机制:
QuerySet对调用方法是不执行缓存的。比如下面的两端代码,其中一个会被缓存,另一个不会:
>>> entry = Entry.objects.get(id=1) >>> entry.blog # Blog对象会被从数据库查询出来 >>> entry.blog # 第二次访问的缓存对象,不会再次执行查询但是对于调用的查询方法,是不会被缓存的:
>>> entry = Entry.objects.get(id=1) >>> entry.authors.all() # 第一次会执行查询 >>> entry.authors.all() # 第二次会再执行一次查询使用模板语言中的with标签:
在视图模板中,针对QuerySet对象使用
with标签,可以让数据被缓存起来使用。使用
iterator()方法:对于缓存的QuerySet使用
iterator()方法。将查询计算操作放在数据库中完成,不要在Python代码中完成。
使用
filter,exclude完成查询过滤;F()查询表达式;使用聚合函数来完成数据库聚合操作。
使用
QuerySet.extra()明确的指出要查询的字段。对于复杂的数据库查询操作,使用原生SQL实现。
尽量一次查询出所有需要的信息。
只查询需要的数据:
某些情况下,只使用
QuerySet.values()和values_list()方法,查询出符合条件的结果集而不是完整的对象结果集;某些情况下,只使用
QuerySet.defer()和only()过滤数据。
如果只是查询集合的数量,使用
QuerySet.count()函数,而不是len(QuerySet);如果想知道某个记录是否包含在某个结果集中,使用
QuerySet.exists()函数;避免过多的使用
count()和exists()函数;对于批量更新和删除操作使用
QuerySet.update()和QuerySet.delete();理解
QuerySet.select_related()方法:select_related()会在查询过程中尽量深入的查询关联数据,这样在需要查询大量外键的数据时非常有用,如:
>>> e=Entry.objects.get(id=5) #这部操作会查询数据库 >>> b=e.blog #该操作会再次查询数据库而采用
select_related()查询的效果是:
>>> e=Entry.objects.select_related().get(id=5) #这步操作会查询数据库 >>> b=e.blog #不会再次查询数据库如果需要查询对象的外键,则使用外键字段而不是使用关联的对象的主键,比如:
>>> entry.blog_id #应该使用这种方式 >>> entry.blog.id #不要使用这种方式
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