


Bagaimana Select_related dan prefetch_related Mengoptimumkan Pertanyaan ORM Django?
Memahami select_related dan prefetch_related dalam Django ORM
Dalam Django, select_related dan prefetch_related ialah dua teknik yang digunakan untuk mengoptimumkan pertanyaan pangkalan data dan meningkatkan prestasi. Kedua-duanya melibatkan "menyertai" jadual untuk mendapatkan semula data yang berkaitan, tetapi mereka melakukannya dengan cara yang berbeza.
select_related: Menyertai dalam SQL Query
select_related melakukan SQL JOIN untuk mengambil semua data berkaitan dalam satu pertanyaan. Ini menghasilkan set hasil yang lebih besar, tetapi ia lebih pantas kerana ia menghilangkan keperluan untuk pertanyaan tambahan. Ia sesuai untuk perhubungan yang hanya terdapat satu atau sebilangan kecil objek berkaitan, seperti perhubungan ForeignKey.
prefetch_related: Python-Level Joining
prefetch_related, sebaliknya, tidak menyertai jadual dalam pertanyaan SQL. Sebaliknya, ia hanya mengambil kunci utama (ID) objek yang berkaitan dan kemudian melaksanakan pertanyaan berasingan untuk mendapatkan semula data sebenar dalam Python. Ini membawa kepada pertanyaan SQL yang lebih kecil, tetapi memerlukan pertanyaan tambahan. Ia sesuai untuk perhubungan di mana terdapat sejumlah besar objek berkaitan, seperti ManyToManyFields atau reverse ForeignKeys.
Perbezaan dalam Perwakilan Python
Perbezaan utama lain terletak pada Perwakilan Python bagi objek yang berkaitan. Dengan select_related, objek pendua dicipta dalam Python untuk setiap objek berkaitan. Sebaliknya, prefetch_related menggunakan objek tunggal untuk mewakili setiap objek berkaitan, yang boleh menjimatkan memori.
Garis Panduan Penggunaan
Sebagai peraturan umum, gunakan select_related untuk perhubungan di mana anda akan mendapatkan semula sebilangan kecil objek berkaitan. Untuk perhubungan dengan sebilangan besar objek berkaitan, gunakan prefetch_related.
Contoh
Pertimbangkan model Django berikut:
<code class="python">class Publisher(models.Model): name = models.CharField(max_length=255) class Author(models.Model): name = models.CharField(max_length=255) publisher = models.ForeignKey(Publisher) class Book(models.Model): title = models.CharField(max_length=255) author = models.ForeignKey(Author)</code>
Untuk mengambil semua buku dengan pengarang dan penerbit masing-masing menggunakan select_related:
<code class="python">books = Book.objects.select_related('author', 'author__publisher').all()</code>
Untuk mengambil semua pengarang dengan buku masing-masing menggunakan prefetch_related:
<code class="python">authors = Author.objects.prefetch_related('book_set').all()</code>
Dalam contoh prefetch_related, objek Buku tidak serta-merta tersedia pada objek Pengarang. Sebaliknya, author.book_set mesti diakses secara eksplisit untuk mendapatkan semula buku.
Ingat, pendekatan terbaik untuk projek anda akan bergantung pada keperluan khusus dan ciri data. Adalah disyorkan untuk mencuba kedua-dua teknik untuk menentukan yang menghasilkan prestasi optimum.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Select_related dan prefetch_related Mengoptimumkan Pertanyaan ORM Django?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


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

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa