Django查詢資料庫性能優化 現在有一張記錄用戶信息的UserInfo數據表,表中記錄了10個用戶的姓名,呢稱,年齡,工作等信息. models文件 from django.db import models class Job(models.Model): title=models.CharFie ...
Django查詢資料庫性能優化
現在有一張記錄用戶信息的UserInfo
數據表,表中記錄了10個用戶的姓名,呢稱,年齡,工作等信息.
models文件
from django.db import models
class Job(models.Model):
title=models.CharField(max_length=32)
class UserInfo(models.Model):
username=models.CharField(max_length=32)
nickname=models.CharField(max_length=32)
job=models.ForeignKey(to="Job",to_field="id",null=True)
數據表中記錄:
另一張數據表記錄用戶工作的Job表,關聯用戶的工作欄位.
要查出每個用戶的用戶名,呢稱和工作等信息
def index(request):
user_list=models.UserInfo.objects.all()
print(user_list.query) # 列印查詢時使用的語句
print(type(user_list)) # 列印查詢結果的數據類型
for user in user_list:
print("%s-->%s-->%s" %(user.username,user.nickname,user.job.title))
return render(request,'index.html')
列印信息:
SELECT "app01_userinfo"."id", "app01_userinfo"."username", "app01_userinfo"."nickname", "app01_userinfo"."job_id" FROM "app01_userinfo"
<class 'django.db.models.query.QuerySet'>
user1-->user1-->python
user2-->user2-->linux
user3-->user3-->golang
user4-->user4-->python
user5-->user5-->linux
user6-->user6-->golang
user7-->user7-->python
user8-->user8-->linux
user9-->user9-->golang
user10-->user10-->linux
在服務端進行這些操作,這些查詢語句的性能是很低的,遍歷取出這10個用戶的姓名,呢稱,工作等信息要在兩張資料庫中執行11次查詢操作.
首先只從UserInfo表中查出所有的用戶記錄,需要執行一次查詢操作.
查詢Job數據表,每迴圈一次用戶信息的列表,都需要從Job表中查詢一次用戶的工作信息.
數據表中總共記錄了10條用戶記錄,所以還需要迴圈10次才能從Job表中查詢完成所有用戶的工作信息.所以一共需要執行11次資料庫查詢操作.
那有沒有什麼好的方法能夠提高資料庫查詢的效率呢???
def index(request):
user_list=models.UserInfo.objects.values("username","nickname","job")
print(user_list.query) # 列印查詢時使用的語句
print(type(user_list)) # 列印查詢結果的數據類型
print("user_list:",user_list)
for user in user_list:
print(user["username"], user["nickname"], user["job"])
return render(request,'index.html')
運行程式,在服務端後臺列印信息:
SELECT "app01_userinfo"."username", "app01_userinfo"."nickname", "app01_userinfo"."job_id" FROM "app01_userinfo"
<class 'django.db.models.query.QuerySet'>
user_list: <QuerySet [{'username': 'user1', 'nickname': 'user1', 'job': 1}, {'username': 'user2', 'nickname': 'user2', 'job': 2}, {'username': 'user3', 'nickname': 'user3', 'job': 3}, {'username': 'user4', 'nickname': 'user4', 'job': 1}, {'username': 'user5', 'nickname': 'user5', 'job': 2}, {'username': 'user6', 'nickname': 'user6', 'job': 3}, {'username': 'user7', 'nickname': 'user7', 'job': 1}, {'username': 'user8', 'nickname': 'user8', 'job': 2}, {'username': 'user9', 'nickname': 'user9', 'job': 3}, {'username': 'user10', 'nickname': 'user10', 'job': 2}]>
user1 user1 1
user2 user2 2
user3 user3 3
user4 user4 1
user5 user5 2
user6 user6 3
user7 user7 1
user8 user8 2
user9 user9 3
user10 user10 2
可以看到,查詢的結果user_list依然是一個QuerySet
,但這個對象集合內部卻是一個字典.
而且這次的查詢只執行了兩次資料庫查詢操作.
通過這種方式,只需要兩次查詢就能得到想要的數據,優化了資料庫的查詢效率.
Django資料庫優化操作之select_related主動聯表查詢
上面的例子里,取對象集合的時候,難道只能查詢當前數據表,不能查詢其他數據表嗎??
當然不是,在這裡還可以使用select_related
這個方法.
在第一次查詢的時候,在all()後面加上一個select_related
來做主動的聯表查詢.
在創建這兩張數據表時,job在UserInfo
數據表中是做為一個ForeignKey
存在的,所以加上select_related
後不僅只查詢到了UserInfo資料庫的記錄,同時也查詢了Job數據表中的記錄.
def index(request):
user_list=models.UserInfo.objects.all().select_related("job")
print(user_list.query) # 列印查詢時使用的語句
print(type(user_list)) # 列印查詢結果的數據類型
print("user_list:",user_list)
for user in user_list:
print("%s-->%s-->%s" %(user.username,user.nickname,user.job.title))
return render(request,'index.html')
服務端列印結果
SELECT "app01_userinfo"."id", "app01_userinfo"."username", "app01_userinfo"."nickname", "app01_userinfo"."job_id", "app01_job"."id", "app01_job"."title" FROM "app01_userinfo" LEFT OUTER JOIN "app01_job" ON ("app01_userinfo"."job_id" = "app01_job"."id")
<class 'django.db.models.query.QuerySet'>
user_list: <QuerySet [<UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>]>
user1-->user1-->python
user2-->user2-->linux
user3-->user3-->golang
user4-->user4-->python
user5-->user5-->linux
user6-->user6-->golang
user7-->user7-->python
user8-->user8-->linux
user9-->user9-->golang
user10-->user10-->linux
查看列印出來的查詢語句,其中有"FROM "app01_userinfo" LEFT OUTER JOIN "app01_job" ON ("app01_userinfo"."job_id" = "app01_job"."id")"
用來做聯表查詢,只需要一次就可以查詢所有的數據了.
同樣的,如果還想繼續聯表,例如在Job表中再加一個外鍵欄位desc,只需要在查詢語句中把desc加入進來就可以了
user_list=models.UserInfo.objects.all().select_related("job__desc")
這樣一來就把三張表聯繫起來做聯表查詢了,但是一定要確保所加的欄位為ForeignKey
.
如果使用類似models.UserInfo.objects.all()
語句進行查詢時,不要做跨表查詢,只查詢當前表中有的數據,否則查詢語句的性能會下降很多.
如果想查其他表中的數據,就加上select_related(ForeignKey欄位名)
;
如果想取多個ForeignKey
欄位的數據,則可以使用select_related(ForeignKey欄位1,ForeignKey欄位2,...)
聯表查詢操作性能也會降低,select_related
就是用來做主動聯表查詢的.
Django資料庫優化操作之perfetch_related非主動聯表查詢
perfetch_related
方法是既非主動聯表查詢,又不進行很多查詢語句的一種折衷方案
修改視圖函數index
def index(request):
user_list=models.UserInfo.objects.all().prefetch_related("job")
print(user_list.query) # 列印查詢時使用的語句
print(type(user_list)) # 列印查詢結果的數據類型
print("user_list:",user_list)
for user in user_list:
print("%s-->%s-->%s" %(user.username,user.nickname,user.job.title))
return render(request,'index.html')
後端列印結果
SELECT "app01_userinfo"."id", "app01_userinfo"."username", "app01_userinfo"."nickname", "app01_userinfo"."job_id" FROM "app01_userinfo"
<class 'django.db.models.query.QuerySet'>
user_list: <QuerySet [<UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>]>
user1-->user1-->python
user2-->user2-->linux
user3-->user3-->golang
user4-->user4-->python
user5-->user5-->linux
user6-->user6-->golang
user7-->user7-->python
user8-->user8-->linux
user9-->user9-->golang
user10-->user10-->linux
使用prefetch_related
方法未聯表執行兩次查詢操作
先查詢用戶表中的所有數據,把用戶表中所有的job_id全部查詢出來,並執行去重操作;
結果查詢出用戶的3種工作,接下來執行"select"語句查詢"Job"數據表中的"title"欄位
這樣一來就只執行了兩次數據表的查詢操作
在prefetch_related
方法中加入一個欄位"job",執行了兩次資料庫查詢操作;
如果再加一個欄位,則會再多加一次數據為操作操作.
Django資料庫優化操作之only方法
def index(request):
user_list=models.UserInfo.objects.all().only("username")
print(user_list.query) # 列印查詢時使用的語句
print(type(user_list)) # 列印查詢結果的數據類型
print("user_list:",user_list)
for user in user_list:
print("%s-->%s" %(user.username,user.nickname))
return render(request,'index.html')
服務端後臺列印信息
SELECT "app01_userinfo"."id", "app01_userinfo"."username" FROM "app01_userinfo"
<class 'django.db.models.query.QuerySet'>
user_list: <QuerySet [<UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>]>
user1-->user1
user2-->user2
user3-->user3
user4-->user4
user5-->user5
user6-->user6
user7-->user7
user8-->user8
user9-->user9
user10-->user10
執行查詢操作的時候加上only
方法,其查詢結果還是一個對象集合,但是從列印出的查詢語句可以看到,執行查詢操作時只查詢了用戶的id欄位和username欄位,並沒有查詢nickname欄位.
但是在後面的迴圈中,又可以列印用戶的nikename信息.為什麼呢,因為又執行了一次查詢的請求操作.由此得知,查詢操作使用了only方法,在only方法中加入哪個查詢欄位,在後面就使用哪個查詢欄位.
加only
參數是從查詢結果中只取某個欄位,而另外一個defer
方法則是從查詢結果中排除某個欄位
Django資料庫優化操作之defer方法
修改index視圖函數
def index(request):
user_list=models.UserInfo.objects.all().defer("username")
print(user_list.query) # 列印查詢時使用的語句
print(type(user_list)) # 列印查詢結果的數據類型
print("user_list:",user_list)
for user in user_list:
print("%s" % user.nickname)
return render(request,'index.html')
服務端列印信息
SELECT "app01_userinfo"."id", "app01_userinfo"."nickname", "app01_userinfo"."job_id" FROM "app01_userinfo"
<class 'django.db.models.query.QuerySet'>
user_list: <QuerySet [<UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>]>
user1
user2
user3
user4
user5
user6
user7
user8
user9
user10
通過列印的查詢語句可以知道,使用defer
方法後,只從資料庫中查詢了用戶的id欄位和用戶的nickname欄位操作,並沒有查詢username欄位,由此也可以提高Django查詢資料庫的性能.