


Sebagai pembangun, adalah penting untuk menyampaikan kod berkualiti yang bukan sahaja berfungsi tetapi juga dioptimumkan untuk prestasi. Sepanjang tiga tahun saya dalam domain pembangun, saya beralih daripada pembangun langsung kepada peranan penyemak. Salah satu bidang utama yang saya fokuskan semasa semakan ialah pengoptimuman pertanyaan pangkalan data.
Mengapa Fokus pada Pertanyaan Pangkalan Data?
Pertanyaan pangkalan data boleh memberi kesan ketara kepada prestasi aplikasi. Pertanyaan yang ditulis dengan baik boleh mengambil data dengan cekap, manakala pertanyaan yang ditulis dengan buruk boleh menyebabkan hits pangkalan data yang berlebihan, memperlahankan keseluruhan sistem. Sebagai pembangun junior, anda mungkin tertanya-tanya cara menilai prestasi pertanyaan ini semasa semakan kod. Inilah senarai semak saya.
Senarai Semak untuk Menyemak Pertanyaan Pangkalan Data
-
Bilangan Hit Pangkalan Data:
- Langkah pertama ialah menentukan bilangan hits pangkalan data yang dibuat oleh sekeping kod. Setiap hit pada pangkalan data boleh menambah kependaman, jadi lebih sedikit hits pada umumnya bermakna prestasi yang lebih baik.
- Petua Pro: Gunakan connection.queries dan reset_queries Django untuk menjejak bilangan pertanyaan yang dilaksanakan dan masa yang diambil untuk setiap pertanyaan. Contohnya:
-
Mengurangkan Bilangan Hit:
- Setelah anda mengetahui bilangan hits, langkah seterusnya ialah untuk melihat sama ada anda boleh mengurangkannya. Mengurangkan hits pangkalan data selalunya boleh dicapai dengan mengoptimumkan pertanyaan atau menggabungkan berbilang pertanyaan menjadi satu.
- Teknik Utama:
- Lazy vs. Eager Loading: Fahami apabila pertanyaan sedang dinilai. Pemuatan malas melambatkan pertanyaan sehingga data benar-benar diperlukan, tetapi ini boleh membawa kepada masalah pertanyaan N+1. Bersemangat memuatkan, menggunakan select_related atau prefetch_related, mengambil objek berkaitan dalam satu pertanyaan, mengurangkan jumlah bilangan hits.
- Sertai: Jika anda memerlukan data daripada jadual berkaitan, pertimbangkan untuk menggunakan pertanyaan penyertaan. Django's select_related (untuk hubungan utama asing) dan prefetch_related (untuk many-to-many atau hubungan utama asing songsang) ialah rakan anda di sini.
-
Mengelakkan Pertanyaan Berlebihan:
- Semak pertanyaan berlebihan, yang mana pertanyaan yang sama dilaksanakan beberapa kali. Ini selalunya boleh dielakkan dengan menyimpan hasil carian atau menyusun semula kod.
- Contoh: Daripada menanyakan objek berkaitan di dalam gelung, ambil semua objek berkaitan sekali sebelum gelung.
-
Pertimbangan Ingatan:
- Walaupun mengurangkan hits pangkalan data adalah penting, pertimbangkan juga penggunaan memori. Memuatkan set data yang besar ke dalam memori boleh menyebabkan aplikasi anda menjadi perlahan atau ranap. Matlamat untuk hanya memasukkan rekod/data yang anda perlukan.
Kesimpulan
Menyemak pertanyaan pangkalan data untuk prestasi adalah kemahiran yang berkembang dengan masa dan pengalaman. Sebagai pembangun junior, mulakan dengan memfokuskan pada asas—mengira hits pangkalan data dan mencari cara untuk mengurangkannya. Alat seperti connection.queries, reset_queries dan ciri ORM Django sangat berharga dalam proses ini. Dari masa ke masa, anda akan membangunkan intuisi untuk mengesan isu prestasi hanya dengan melihat kod. Sehingga itu, bergantung pada alatan dan teknik yang dibincangkan di sini untuk membimbing anda.
Petua Tambahan:
- Fahami Pelan Pelaksanaan: Menyelam lebih mendalam dengan memahami pelan pelaksanaan SQL yang dijana oleh pertanyaan ORM anda. Alat seperti EXPLAIN dalam SQL boleh membantu anda memahami cara enjin pangkalan data anda melaksanakan pertanyaan, yang boleh memberikan cerapan tentang potensi pengoptimuman.
Petua untuk Pembangun Lebih Segar:
Untuk mula menyemak kod orang lain, anda tidak perlu mengetahui setiap aliran sistem. Mulakan dengan menyemak perkara kecil seperti kualiti kod dan pengoptimuman. Mulakan dengan melakukan hantaran pertama, fokus pada asas, dan akhirnya, anda akan menjadi pengulas yang hebat.
Selain itu, semasa menyemak, cuba bersikap sopan dan membantu dalam komen anda daripada bersikap sombong. Ingat, matlamatnya adalah untuk menambah baik kod dan membantu pasukan anda, bukan hanya untuk menunjukkan kesilapan.
Atas ialah kandungan terperinci Daripada Pembangun kepada Penyemak: Senarai Semak Pemaju Muda untuk Menyemak Pertanyaan Pangkalan Data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.