


Dalam dunia digital yang serba pantas hari ini, pengambilan data yang pantas adalah penting untuk prestasi aplikasi dan pengalaman pengguna. Pertanyaan pangkalan data ialah komponen penting bagi banyak aplikasi, dan mengoptimumkannya adalah penting untuk kebolehskalaan, kependaman yang dikurangkan dan penjimatan kos. Artikel ini meneroka teknik pengoptimuman pertanyaan pangkalan data lanjutan dalam rangka kerja Django.
Memahami Pengoptimuman Pertanyaan
Pengoptimuman pertanyaan memfokuskan pada memilih pelan pelaksanaan yang paling cekap untuk pertanyaan pangkalan data tertentu. Sama seperti terdapat pelbagai cara untuk menyelesaikan masalah, pelbagai pendekatan pertanyaan wujud; pengoptimuman mengenal pasti kaedah terpantas dan paling cekap sumber.
Mengapa Optimumkan Pertanyaan?
Pertanyaan yang dioptimumkan memberikan beberapa faedah utama:
- Kelajuan Aplikasi yang Dipertingkatkan: Pertanyaan yang lebih pantas membawa kepada aplikasi yang lebih responsif.
- Muatan Pelayan Dikurangkan: Pertanyaan yang cekap mengurangkan tekanan pada pelayan pangkalan data.
- Pengalaman Pengguna yang Dipertingkat: Pengguna mengalami masa pemuatan yang lebih cepat dan interaksi yang lebih baik.
- Kos Operasi yang Lebih Rendah: Pertanyaan yang dioptimumkan menggunakan lebih sedikit sumber, mengurangkan perbelanjaan.
Teknik Pengoptimuman Pertanyaan Lanjutan dalam Django
Berikut ialah beberapa teknik utama untuk mengoptimumkan pertanyaan pangkalan data Django:
1. Manfaatkan Indeks Pangkalan Data
Pertanyaan terhadap medan tidak terindeks memaksa imbasan jadual penuh, memberi kesan ketara kepada prestasi. Indeks mempercepatkan pertanyaan secara mendadak, terutamanya untuk set data yang besar.
Contoh: Medan Berindeks lwn. Tidak Berindeks
# Unindexed field class Book(models.Model): title = models.CharField(max_length=200) # ... other fields # Indexed field class Book(models.Model): title = models.CharField(max_length=200, db_index=True) # ... other fields
2. Gunakan select_related
dan prefetch_related
Kaedah ini menangani masalah pertanyaan N 1 dengan berkesan apabila mendapatkan semula objek berkaitan.
-
select_related
: Cekap mendapatkan semula data berkaitan menggunakan SQL JOINs untuk perhubungan bernilai tunggal (ForeignKey, OneToOneField). -
prefetch_related
: Melaksanakan pertanyaan berasingan untuk perhubungan berbilang nilai (ManyToManyField, terbalik ForeignKey) tetapi menyimpan hasil cache untuk mengelakkan hits pangkalan data yang berlebihan.
Contoh: Mengelakkan Pertanyaan N 1
# Inefficient (N+1 queries) books = Book.objects.all() for book in books: print(book.author.name) # Efficient (select_related) books = Book.objects.select_related('author') for book in books: print(book.author.name)
3. Takluki Masalah Pertanyaan N 1
Masalah N 1 timbul apabila data berkaitan diambil berulang kali dalam gelung. prefetch_related
adalah penyelesaiannya.
Contoh: Menyelesaikan Masalah N 1
# Inefficient (N+1 queries) books = Book.objects.all() for book in books: reviews = book.review_set.all() # Separate query for each book's reviews # Efficient (prefetch_related) books = Book.objects.prefetch_related('review_set') for book in books: print(book.review_set.all())
4. Tapis Awal, Dapatkan Kurang Data
Tapis data pada peringkat pangkalan data untuk meminimumkan jumlah data yang dipindahkan ke aplikasi anda.
Contoh: Penapisan Cekap
# Unindexed field class Book(models.Model): title = models.CharField(max_length=200) # ... other fields # Indexed field class Book(models.Model): title = models.CharField(max_length=200, db_index=True) # ... other fields
5. Guna defer
dan only
untuk Pemilihan Medan
Kawal medan mana yang diambil, mengurangkan pemindahan data.
-
defer
: Tidak termasuk medan yang ditentukan. -
only
: Termasuk medan tertentu sahaja.
Contoh: Pendapatan Medan Selektif
# Inefficient (N+1 queries) books = Book.objects.all() for book in books: print(book.author.name) # Efficient (select_related) books = Book.objects.select_related('author') for book in books: print(book.author.name)
6. Laksanakan Penomboran untuk Set Data Besar
Pecahkan set data yang besar kepada halaman yang lebih kecil untuk meningkatkan prestasi dan mengurangkan penggunaan memori.
Contoh: Penomboran
# Inefficient (N+1 queries) books = Book.objects.all() for book in books: reviews = book.review_set.all() # Separate query for each book's reviews # Efficient (prefetch_related) books = Book.objects.prefetch_related('review_set') for book in books: print(book.review_set.all())
7. Cache Pertanyaan Kerap Dicapai
Simpan hasil pertanyaan yang kerap digunakan dalam cache (seperti Redis atau Memcached) untuk mengelakkan hit pangkalan data berulang.
8. Optimumkan Pengagregatan
Gunakan fungsi pengagregatan Django (cth., Sum
, Avg
, Count
) untuk pengiraan peringkat pangkalan data yang cekap.
9. Pantau dan Pertanyaan Profil
Gunakan Django connection.queries
atau alat pemprofilan (seperti Django Debug Toolbar) untuk mengenal pasti kesesakan prestasi.
10. Gunakan Objek Q untuk Pertanyaan Kompleks
Tingkatkan kebolehbacaan dan berkemungkinan kecekapan untuk pertanyaan kompleks menggunakan objek Q Django.
Kesimpulan
Pengoptimuman pertanyaan pangkalan data adalah penting untuk mengekalkan prestasi dan kebolehskalaan aplikasi Django. Dengan menggunakan teknik ini secara konsisten dan memantau prestasi pertanyaan, pembangun boleh mencipta aplikasi web yang sangat responsif dan cekap.
Atas ialah kandungan terperinci Teknik Pengoptimuman Pertanyaan Pangkalan Data Lanjutan: Pendekatan Praktikal dengan Django. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Serialization dan deserialization objek Python adalah aspek utama dari mana-mana program bukan remeh. Jika anda menyimpan sesuatu ke fail python, anda melakukan siri objek dan deserialization jika anda membaca fail konfigurasi, atau jika anda menjawab permintaan HTTP. Dalam erti kata, siri dan deserialization adalah perkara yang paling membosankan di dunia. Siapa yang peduli dengan semua format dan protokol ini? Anda mahu berterusan atau mengalirkan beberapa objek python dan mengambilnya sepenuhnya pada masa yang akan datang. Ini adalah cara yang baik untuk melihat dunia pada tahap konseptual. Walau bagaimanapun, pada tahap praktikal, skim siri, format atau protokol yang anda pilih boleh menentukan kelajuan, keselamatan, kebebasan status penyelenggaraan, dan aspek lain dari program

Modul Statistik Python menyediakan keupayaan analisis statistik data yang kuat untuk membantu kami dengan cepat memahami ciri -ciri keseluruhan data, seperti biostatistik dan analisis perniagaan. Daripada melihat titik data satu demi satu, cuma melihat statistik seperti min atau varians untuk menemui trend dan ciri dalam data asal yang mungkin diabaikan, dan membandingkan dataset besar dengan lebih mudah dan berkesan. Tutorial ini akan menjelaskan cara mengira min dan mengukur tahap penyebaran dataset. Kecuali dinyatakan sebaliknya, semua fungsi dalam modul ini menyokong pengiraan fungsi min () dan bukan hanya menjumlahkan purata. Nombor titik terapung juga boleh digunakan. Import secara rawak Statistik import dari fracti

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Tutorial ini dibina pada pengenalan sebelumnya kepada sup yang indah, memberi tumpuan kepada manipulasi DOM di luar navigasi pokok mudah. Kami akan meneroka kaedah dan teknik carian yang cekap untuk mengubahsuai struktur HTML. Satu kaedah carian dom biasa ialah Ex

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Artikel ini membimbing pemaju Python mengenai bangunan baris baris komando (CLI). Butirannya menggunakan perpustakaan seperti Typer, Klik, dan ArgParse, menekankan pengendalian input/output, dan mempromosikan corak reka bentuk mesra pengguna untuk kebolehgunaan CLI yang lebih baik.


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

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

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

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna