Kesilapan ORM Django biasa untuk diperbaiki

Django ORM ialah salah satu ciri paling berkuasa django. Ia menghilangkan banyak kerumitan berinteraksi dengan pangkalan data, membenarkan pembangun memanipulasi data dengan sintaks Pythonic dan bukannya SQL mentah. Semua fungsi ORM ini menjana pertanyaan SQL yang boleh menjadi halangan jika tidak dikendalikan dengan teliti.
Blog ini menyerlahkan kesilapan biasa apabila menggunakan Django ORM dan turut menawarkan petua untuk memastikan pertanyaan kekal cekap, boleh diselenggara dan berprestasi.

1. Masalah Pertanyaan N 1

Masalah pertanyaan N 1 berlaku apabila kod anda mencetuskan satu pertanyaan untuk mengambil satu set rekod dan kemudian menjalankan N pertanyaan tambahan sekali lagi untuk mengambil data berkaitan.

blogs = Blog.objects.all()    # 1 Query
for blog in blogs:
    print(blog.author.name)   # N additional queries

Dalam contoh di atas, mengakses blog.author.name di dalam gelung menyebabkan Django mengambil rekod pengarang untuk setiap blog secara individu, membawa kepada N pertanyaan tambahan.

Cara Membetulkannya
Gunakan select_related untuk objek berkaitan tunggal (cth., ForeignKey atau OneToOneField), kerana ia melakukan SQL JOIN untuk mendapatkan semula objek utama dan objek yang berkaitan dalam satu pertanyaan. Untuk perhubungan many-to-many, many-to-one atau songsang, gunakan prefetch_related, yang mengambil data berkaitan dalam pertanyaan berasingan tetapi menggabungkannya dengan cekap dalam Python, mengelakkan isu N 1.

# With select_related
blogs = Blog.objects.select_related('author').all()

# With prefetch_related
authors = Author.objects.prefetch_related('blogs').all()

2. Terlalu banyak menggunakan .all() dan .filter()

Pembangun sering merantai berbilang penapis atau menggunakan .all() diikuti dengan pertanyaan berulang pada set pertanyaan yang sama:

blogs = Blog.objects.all()
active_blogs = blogs.filter(is_archived=False)
popular_blogs = blogs.filter(views__gte=1000)

Walaupun Django cuba mengoptimumkan set pertanyaan dengan malas menilai set pertanyaan hanya apabila diperlukan, memanggil penapis berulang kali pada data set pertanyaan yang sama masih boleh menyebabkan hit yang tidak perlu pada pangkalan data.

Cara Membetulkannya
Menggabungkan penapis dalam satu pernyataan membolehkan Django menjana satu pertanyaan SQL.

popular_active_blogs = Blog.objects.filter(is_archived=False, views__gte=1000)

3. Tidak Mengambil Kelebihan nilai() atau values_list()

Kadangkala kami hanya memerlukan medan khusus dan bukannya semua data medan model. Semasa ini menggunakan .values() atau .values_list() boleh menjadi lebih cekap.

titles = Blog.objects.values('title')
or
titles = Blog.objects.values_list('title', flat=True)
# values() returns a list of dictionaries.
# values_list() can return tuples or flat values if flat=True is provided.

Dengan mengambil hanya lajur yang diperlukan, anda mengurangkan jumlah data yang dipindahkan daripada pangkalan data, meningkatkan prestasi.

4. Agregasi dan Anotasi yang Tidak Cekap

Panggilan berulang kali .aggregate() atau .anotasi() boleh menyebabkan berbilang pertanyaan. Pertanyaan rumit dengan berbilang anotasi mungkin membawa kepada pertanyaan SQL yang tidak cekap, yang mungkin membawa kepada operasi pangkalan data yang berat.

# Example of multiple aggregate
total_count = Blog.objects.aggregate(Count('id'))
author_count = Blog.objects.aggregate(Count('author'))
average_views = Blog.objects.aggregate(Avg('views'))

Pengesyoran

blogs = Blog.objects.all()    # 1 Query
for blog in blogs:
    print(blog.author.name)   # N additional queries

5. Tidak menggunakan Indeks Pangkalan Data

Pengindeksan meningkatkan prestasi pertanyaan dengan membolehkan pangkalan data mencari dan mendapatkan data dengan cepat, mengelakkan imbasan jadual penuh yang perlahan. Indeks mengoptimumkan operasi seperti menapis, menyusun dan menyertai, membuat pertanyaan pada medan yang kerap diakses dengan lebih pantas. Indeks pangkalan data yang tiada pada medan yang sering ditanya boleh mengurangkan prestasi secara drastik.
Cara Menambah Indeks dalam Django

# With select_related
blogs = Blog.objects.select_related('author').all()

# With prefetch_related
authors = Author.objects.prefetch_related('blogs').all()

Indeks boleh mempercepatkan membaca tetapi memperlahankan kelajuan menulis. Jadi, indeks hanya medan yang sering anda perlu tanya.

6. Tidak menggunakan Caching

Gunakan caching, apabila kita perlu menanyakan data yang mahal untuk dikira atau jarang berubah. Caching walaupun selama 5 minit boleh menyimpan pertanyaan berulang, pengiraan rumit dan pertanyaan yang jarang berubah.

blogs = Blog.objects.all()
active_blogs = blogs.filter(is_archived=False)
popular_blogs = blogs.filter(views__gte=1000)

7. SQL mentah

Kadangkala, Django ORM tidak dapat menyatakan pertanyaan kompleks atau operasi pukal dengan cekap. Walaupun Django menawarkan .extra() atau .raw(), penggunaan SQL mentah harus menjadi pilihan terakhir kerana ia:

• Kehilangan banyak manfaat ORM
• Boleh membawa kepada kod tidak boleh dibaca atau terdedah kepada ralat

Memastikan bahawa input dibersihkan dengan betul dan memastikan pertanyaan SQL mentah dapat diselenggara.

Menggunakan petua ini, anda akan meningkatkan prestasi apl Django anda sambil memastikan kod bersih dan boleh diselenggara. Dan juga dicadangkan untuk menggunakan Django Debug Toolbar dalam persekitaran pembangunan anda untuk memantau dan menganalisis bilangan pertanyaan yang dilaksanakan, masa pelaksanaannya dan pernyataan SQL.

Atas ialah kandungan terperinci Kesilapan ORM Django biasa untuk diperbaiki. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!