


Menganalisis Prestasi Pangkalan Data Django dengan Log Pertanyaan SQL
Pemantauan prestasi pangkalan data yang berkesan adalah penting untuk mana-mana aplikasi Django. Panduan ini memperincikan cara untuk log semua pertanyaan SQL yang dilaksanakan oleh aplikasi anda, memberikan cerapan berharga untuk penalaan prestasi dan penyahpepijatan.
Merakam dan Melog Semua Pertanyaan SQL
Proses ini melibatkan konfigurasi tetapan LOGGING
dalam fail settings.py
anda. Berikut ialah pecahan langkah demi langkah:
-
Import
connection
: Import modul yang diperlukan untuk mengakses senarai pertanyaan yang dilaksanakan:
from django.db import connection
-
Konfigurasikan
LOGGING
: Tambah atau ubah suai tetapanLOGGING
dalamsettings.py
seperti berikut:
LOGGING = { 'version': 1, 'filters': { 'require_debug_true': { '()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue', } }, 'handlers': { 'console': { 'level': 'DEBUG', 'filters': ['require_debug_true'], 'class': 'logging.StreamHandler', } }, 'loggers': { 'django.db.backends': { 'level': 'DEBUG', 'handlers': ['console'], } } }
Memahami Konfigurasi
-
handlers
: Pengendaliconsole
mengeluarkan mesej log ke konsol.level
ditetapkan kepadaDEBUG
untuk menangkap semua mesej peringkat nyahpepijat. Penapisrequire_debug_true
memastikan pengelogan hanya berlaku apabilaDEBUG = True
dalam tetapan anda. -
loggers
: Pembalakdjango.db.backends
disasarkan, kerana di sinilah log interaksi pangkalan data direkodkan. Ia dikonfigurasikan untuk menggunakan pengendaliconsole
dan log pada tahapDEBUG
.
Contoh Lengkap
Untuk melihat pertanyaan, anda boleh memasukkan perkara berikut di lokasi yang sesuai (cth., arahan pengurusan atau ujian):
from django.db import connection # ... (LOGGING configuration from above) ... print(connection.queries)
Pendekatan pengelogan komprehensif ini menyediakan rekod terperinci semua interaksi pangkalan data, membantu dalam mengenal pasti kesesakan prestasi dan menyahpepijat isu berkaitan pangkalan data. Ingat untuk tetapkan DEBUG = True
dalam settings.py
anda agar pengelogan ini berfungsi dengan betul. Pertimbangkan untuk menggunakan penyelesaian pembalakan yang lebih mantap untuk persekitaran pengeluaran.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Log Semua Pertanyaan SQL dalam Aplikasi Django Saya untuk Analisis Prestasi?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Prosedur yang disimpan adalah penyataan SQL yang dipraktikkan dalam MySQL untuk meningkatkan prestasi dan memudahkan operasi kompleks. 1. Meningkatkan prestasi: Selepas penyusunan pertama, panggilan seterusnya tidak perlu dikompilasi. 2. Meningkatkan Keselamatan: Mengatasi akses jadual data melalui kawalan kebenaran. 3. Memudahkan operasi kompleks: Campurkan beberapa pernyataan SQL untuk memudahkan logik lapisan aplikasi.

Prinsip kerja cache pertanyaan MySQL adalah untuk menyimpan hasil pertanyaan pilih, dan apabila pertanyaan yang sama dilaksanakan sekali lagi, hasil cache dikembalikan secara langsung. 1) Cache pertanyaan meningkatkan prestasi bacaan pangkalan data dan mendapati hasil cache melalui nilai hash. 2) Konfigurasi mudah, set query_cache_type dan query_cache_size dalam fail konfigurasi MySQL. 3) Gunakan kata kunci sql_no_cache untuk melumpuhkan cache pertanyaan khusus. 4) Dalam persekitaran kemas kini frekuensi tinggi, cache pertanyaan boleh menyebabkan kesesakan prestasi dan perlu dioptimumkan untuk digunakan melalui pemantauan dan pelarasan parameter.

Sebab mengapa MySQL digunakan secara meluas dalam pelbagai projek termasuk: 1. Prestasi tinggi dan skalabilitas, menyokong pelbagai enjin penyimpanan; 2. Mudah untuk digunakan dan mengekalkan, konfigurasi mudah dan alat yang kaya; 3. Ekosistem yang kaya, menarik sejumlah besar sokongan alat komuniti dan pihak ketiga; 4. Sokongan silang platform, sesuai untuk pelbagai sistem operasi.

Langkah -langkah untuk menaik taraf pangkalan data MySQL termasuk: 1. Sandarkan pangkalan data, 2. Hentikan perkhidmatan MySQL semasa, 3. Pasang versi baru MySQL, 4. Mulakan versi baru MySQL Service, 5 pulih pangkalan data. Isu keserasian diperlukan semasa proses peningkatan, dan alat lanjutan seperti Perconatoolkit boleh digunakan untuk ujian dan pengoptimuman.

Dasar sandaran MySQL termasuk sandaran logik, sandaran fizikal, sandaran tambahan, sandaran berasaskan replikasi, dan sandaran awan. 1. Backup Logical menggunakan MySqldump untuk mengeksport struktur dan data pangkalan data, yang sesuai untuk pangkalan data kecil dan migrasi versi. 2. Sandaran fizikal adalah cepat dan komprehensif dengan menyalin fail data, tetapi memerlukan konsistensi pangkalan data. 3. Backup tambahan menggunakan pembalakan binari untuk merekodkan perubahan, yang sesuai untuk pangkalan data yang besar. 4. Sandaran berasaskan replikasi mengurangkan kesan ke atas sistem pengeluaran dengan menyokong dari pelayan. 5. Backup awan seperti Amazonrds menyediakan penyelesaian automasi, tetapi kos dan kawalan perlu dipertimbangkan. Apabila memilih dasar, saiz pangkalan data, toleransi downtime, masa pemulihan, dan matlamat titik pemulihan perlu dipertimbangkan.

Mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessandsandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, ugeinghighavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement, Data, dansqlnodes

Mengoptimumkan reka bentuk skema pangkalan data di MySQL dapat meningkatkan prestasi melalui langkah -langkah berikut: 1. Pengoptimuman indeks: Buat indeks pada lajur pertanyaan biasa, mengimbangi overhead pertanyaan dan memasukkan kemas kini. 2. Pengoptimuman Struktur Jadual: Mengurangkan kelebihan data melalui normalisasi atau anti-normalisasi dan meningkatkan kecekapan akses. 3. Pemilihan Jenis Data: Gunakan jenis data yang sesuai, seperti INT dan bukannya VARCHAR, untuk mengurangkan ruang penyimpanan. 4. Pembahagian dan Sub-meja: Untuk jumlah data yang besar, gunakan pembahagian dan sub-meja untuk menyebarkan data untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan dan penyelenggaraan.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

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

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
