Python ORM의 일반적인 함정에 대한 가이드: 일반적인 실수 방지
연결 풀 문제:
- 부적절한 연결 풀 생성: 데이터베이스 서버 에 대한 연결 설정 및 종료로 인한 오버헤드를 방지하려면 애플리케이션에 대한 연결 풀을 생성하고 관리해야 합니다.
- 잘못된 크기의 연결 풀: 연결 풀은 애플리케이션의 요구 사항을 충족할 만큼 커야 하지만 리소스를 낭비할 정도로 커서는 안 됩니다.
- 연결 풀 시간 초과 문제: 장기간 사용하지 않음으로 인한 연결 실패를 방지하려면 합리적인 연결 풀 시간 초과 값을 설정하세요.
쿼리 최적화:
- N+1 쿼리: ORM을 사용하여 쿼리 결과를 반복하는 경우 관련 개체를 가져오기 위해 추가 database 쿼리를 만들지 마세요.
-
eager loading: ORM의
eager_loading
옵션을 사용하여 관련 개체를 한 번에 가져오면 데이터베이스 쿼리 수를 줄일 수 있습니다. - 인덱스를 올바르게 사용하세요. 쿼리 성능을 향상하려면 데이터베이스 테이블에 적절한 인덱스가 있는지 확인하세요.
거래 관리:
- 트랜잭션 커밋을 잊었습니다. 데이터베이스 작업이 성공적으로 실행되도록 트랜잭션을 명시적으로 커밋합니다.
- 중첩된 트랜잭션: 트랜잭션 내에서 다른 트랜잭션을 중첩하는 것을 피하세요. 그러면 복잡성과 오류가 발생할 수 있습니다.
- 낙관적 동시성 제어: ORM의 낙관적 동시성 제어 메커니즘을 사용하여 동시 트랜잭션 및 데이터 충돌을 처리합니다.
이전 문제:
- 부적절한 마이그레이션 관리: ORM의 마이그레이션 기능을 사용하여 데이터 손실이나 손상을 방지하기 위해 데이터베이스 스키마 변경 사항을 관리하세요.
- 열 조기 삭제: 데이터 무결성 문제를 방지하려면 삭제하기 전에 ORM 모델에서 테이블 열을 제거하세요.
- 외래 키 제약 조건: 데이터 불일치를 방지하기 위해 테이블 간의 관계를 유지하려면 외래 키 제약 조건을 만들어야 합니다.
성능 문제:
- 객체 상태 추적: ORM은 성능에 영향을 미칠 수 있는 객체의 상태를 추적합니다. 필요한 물건만 추적하고 사용하지 않는 물건은 정기적으로 청소하십시오.
- 지연 로딩: 지연 로딩 옵션을 현명하게 사용하여 불필요한 데이터베이스 쿼리를 줄이세요.
- 프리페치: N+1 쿼리를 줄이기 위해 필요한 경우 관련 개체를 프리페치합니다.
보안 문제:
- SQL 주입: ORM의 매개변수화된 쿼리 기능을 사용하여 sql 주입 공격을 방지합니다.
- 데이터 침해: 무단 데이터 액세스를 방지하려면 액세스 권한이 올바르게 구성되어 있는지 확인하세요.
- 교차 사이트 스크립팅 공격(XSS): ORM의 이스케이프 메커니즘을 사용하여 XSS 공격을 방지하기 위해 사용자 입력을 필터링합니다.
기타 참고 사항:
- 버전 호환성: ORM 버전이 python 버전 및 데이터베이스 backend와 호환되는지 확인하세요.
- 문서가 충분하지 않음: ORM 문서를 주의 깊게 읽고 해당 기능과 제한 사항을 완전히 이해하세요.
- 모니터링 및 디버깅: 정기적으로 ORM 성능을 모니터링하고 로그 디버깅을 활성화하여 문제를 신속하게 식별하고 해결합니다.
위 내용은 Python ORM의 일반적인 구멍에 대한 가이드: 일반적인 실수를 피하세요의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

10 시간 이내에 컴퓨터 초보자 프로그래밍 기본 사항을 가르치는 방법은 무엇입니까? 컴퓨터 초보자에게 프로그래밍 지식을 가르치는 데 10 시간 밖에 걸리지 않는다면 무엇을 가르치기로 선택 하시겠습니까?

Fiddlerevery Where를 사용할 때 Man-in-the-Middle Reading에 Fiddlereverywhere를 사용할 때 감지되는 방법 ...

Python 3.6에 피클 파일로드 3.6 환경 보고서 오류 : modulenotfounderror : nomodulename ...

경치 좋은 스팟 댓글 분석에서 Jieba Word 세분화 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까? 경치가 좋은 스팟 댓글 및 분석을 수행 할 때 종종 Jieba Word 세분화 도구를 사용하여 텍스트를 처리합니다 ...


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SecList
SecLists는 최고의 보안 테스터의 동반자입니다. 보안 평가 시 자주 사용되는 다양한 유형의 목록을 한 곳에 모아 놓은 것입니다. SecLists는 보안 테스터에게 필요할 수 있는 모든 목록을 편리하게 제공하여 보안 테스트를 더욱 효율적이고 생산적으로 만드는 데 도움이 됩니다. 목록 유형에는 사용자 이름, 비밀번호, URL, 퍼징 페이로드, 민감한 데이터 패턴, 웹 셸 등이 포함됩니다. 테스터는 이 저장소를 새로운 테스트 시스템으로 간단히 가져올 수 있으며 필요한 모든 유형의 목록에 액세스할 수 있습니다.

PhpStorm 맥 버전
최신(2018.2.1) 전문 PHP 통합 개발 도구

ZendStudio 13.5.1 맥
강력한 PHP 통합 개발 환경

SublimeText3 Linux 새 버전
SublimeText3 Linux 최신 버전
