Django 数据库查询优化

Django数据层提供各种途径优化数据的访问,一个项目大量优化工作一般是放在后期来做,早期的优化是“万恶之源”,这是前人总结的经验,不无道理。如果事先理解Django的优化技巧,开发过程中稍稍留意,后期会省不少的工作量。

一 利用标准数据库优化技术:

传统数据库优化技术博大精深,不同的数据库有不同的优化技巧,但重心还是有规则的。在这里算是题外话,挑两点通用的说说:

索 引,给关键的字段添加索引,性能能更上一层楼,如给表的关联字段,搜索频率高的字段加上索引等。Django建立实体的时候,支持给字段添加索引,具体参 考Django.db.models.Field.db_index。按照经验,Django建立实体之前应该早想好表的结构,尽量想到后面的扩展性,避 免后面的表的结构变得面目全非。

使用适当字段类型,本来varchar就搞定的字段,就别要text类型,小细节别不关紧要,后头数据量一上去,几亿几亿的数据,小字段很可能是大问题。


二 了解Django的QuerySets:

了解Django的QuerySets对象,对优化简单程序有至关重要的作用。QuerySets是有缓存的,一旦取出来,它就会在内存里呆上一段时间,尽量重用它。举个简单的例子:

了解缓存属性:

>>> entry = Entry.objects.get(id=1)
>>> entry.blog   # 博客实体第一次取出,是要访问数据库的
>>> entry.blog   # 第二次再用,那它就是缓存里的实体了,不再访问数据库


但下面的例子就不一样,

>>> entry = Entry.objects.get(id=1)

>>> entry.authors.all()   # 第一次all函数会查询数据库

>>> entry.authors.all()   # 第二次all函数还会查询数据库

 

allcount ,exists是调用函数(需要连接数据库处理结果的),注意在模板template里的代码,模板里不允许括号,但如果使用此类的调用函数,一样去连接数 据库的,能用缓存的数据就别连接到数据库去处理结果。还要注意的是,自定义的实体属性,如果调用函数的,记得自己加上缓存策略。

利用好模板的with标签:
模板中多次使用的变量,要用with标签,把它看成变量的缓存行为吧。

使用QuerySets的iterator()
通常QuerySets先调用iterator再缓存起来,当获取大量的实体列表而仅使用一次时,缓存行为会耗费宝贵的内存,这时iterator()能帮到你,iterator()只调用iterator而省去了缓存步骤,显著减少内存占用率,具体参考相关文档。


三 数据库的工作就交给数据库本身计算,别用Python处理:

1 使用 filter and exclude 过滤不需要的记录,这两个是最常用语句,相当是SQL的where。

2 同一实体里使用F()表达式过滤其他字段。

3 使用annotate对数据库做聚合运算。

不要用python语言对以上类型数据过滤筛选,同样的结果,python处理复杂度要高,而且效率不高, 白白浪费内存。

使用QuerySet.extra():
extra虽然扩展性不太好,但功能很强大,如果实体里需要需要增加额外属性,不得已时,通过extra来实现,也是个好办法。

使用原生的SQL语句:
如果发现Django的ORM已经实现不了你的需求,而extra也无济于事的时候,那就用原生SQL语句吧,用Djangoango.db.connection.queries去实现你需要的东西。


四 如果需要就一次性取出你所需要的数据:

单一动作(如:同一个页面)需要多次连接数据库时,最好一次性取出所有需要的数据,减少连接数据库次数。此类需求推荐使用QuerySet.select_related() 和 prefetch_related()
相 反,别取出你不需要的东西,模版templates里往往只需要实体的某几个字段而不是全部,这时QuerySet.values() 和 values_list(),对你有用,它们只取你需要的字段,返回字典dict和列表list类型的东西,在模版里够用即可,这可减少内存损耗,提高性 能。

同样QuerySet.defer()和only()对提高性能也有很大的帮助,一个实体里可能有不 少的字段,有些字段包含很多元数据,比如博客的正文,很多字符组成,Django获取实体时(取出实体过程中会进行一些python类型转换工作),我们 可以延迟大量元数据字段的处理,只处理需要的关键字段,这时QuerySet.defer()就派上用场了,在函数里传入需要延时处理的字段即可;而 only()和defer()是相反功能。

使用QuerySet.count()代替len(queryset),虽然这两个处理得出的结果是一样的,但前者性能优秀很多。同理判断记录存在时,QuerySet.exists()比if queryset实在强得太多了。

当然一样的结果,在缓存里已经存在,就别滥用count(),exists(),all()函数了。


五 懂减少数据库的连接数:

使用 QuerySet.update() 和 delete(),这两个函数是能批处理多条记录的,适当使用它们事半功倍;如果可以,别一条条数据去update delete处理。
对于一次性取出来的关联记录,获取外键的时候,直接取关联表的属性,而不是取关联属性,如:

entry.blog.id

优于

entry.blog_id


善于使用批量插入记录,如:

Entry.objects.bulk_create([
    Entry(headline="Python 3.0 Released"),
    Entry(headline="Python 3.1 Planned")
])

优于

Entry.objects.create(headline="Python 3.0 Released")
Entry.objects.create(headline="Python 3.1 Planned")

 


前者只连接一次数据库,而后者连接两次哦。

还有相似的动作需要注意的,如:多对多的关系,
my_band.members.add(me, my_friend)
优于
my_band.members.add(me)
my_band.members.add(my_friend)

 

 

 

 

 

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