Django 性能之数据库查询优化

1. DBA 的建议

1.1 表字段设计

• 避免出现 null 值，null 值难以查询优化且占用额外的索引空间
• 尽量使用 INT 而非 BIGINT，尽可能准确描述字段
• 使用枚举或整数，替代字符串类型
• 使用 TIMESTAMP 替代 DATETIME
• 单表字段不要超过 20
• 使用整型存储 IP

1.2 索引

• 在 Where 和 Order By 操作上建立索引
• 值分布稀少的字段不适合建立索引
• 字符串最好不要作为主键
• 在应用层保证 UNIQUE 特性

1.3 SQL 查询

• 不要做列运算，可能导致表扫描
• 避免 %xxx 式查询
• 减少 JOIN 操作
• 使用 LIMIT 拿取分页数据，而不要拿全部

2. Django Model 建议

ORM 与 DB 的对应关系：

ORM	DB
类	数据表
对象	数据行
属性	字段

• 字段索引

使用 db_index=True 添加索引

title = models.CharField(max_length=255, db_index=True)

• 联合索引

利用组合在一起的字段名字建立索引

class Meta:
    index_together = ['field_name_1', 'field_name_2']

• 联合唯一索引

组合在一起的字段名称唯一，可以是多个元组，也可以是单个元组。

class Meta:
    # 多元组
    unique_together = (('field_name_1', 'field_name_2'),)

class Meta:
    # 单元组
    unique_together = ('field_name_1', 'field_name_1')

3. 查询建议

3.1 select_related 解决外键关系 N + 1 查询

select_related 通过多表 join 关联查询，一次性获取所有数据，减少查询次数。这样讲，可能还是不够明白，看看下面的例子：

class Country(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)

    def __unicode__(self):
        return self.name

class House(models.Model):
    country = models.ForeignKey(Country, related_name='houses')

如果需要查询某个 country 的房屋信息，然后序列化处理。通常情况，可能会这样写：

houses = House.objects.filter(country=country)
for item in houses:
    # 会产生新的数据库查询操作
    country_name = item.country.name
    ...

由于 Django 的 Lazy 特性，在执行 filter 操作时，并不会将 country 的 name 字段取出，而是在使用时，实时查询。这样会产生大量的数据库查询操作。

使用 select_related 可以避免这种情况，一次性将外键值取出。

houses = House.objects.filter(country=country).select_related('country')
for item in houses:
    # 不会产生新的数据库查询操作
    country_name = item.country.name
    ...

3.2 prefetch_related 解决多对多关系 N + 1 查询

prefetch_related 主要针对一对多、多对多关系进行优化。看一个例子：

class Tag(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)

class Article(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=32)
    tags = models.ManyToManyField(
        to="Tag",
        through='Article2Tag',
        through_fields=('article', 'tag'),
    )

如果需要查询指定 Article 的 Tag 信息，然后序列化处理。通常情况，可能会这样写：

articles = Article.objects.filter(id__in=(1,2))
for item in articles:
    # 会产生新的数据库查询操作
    item.tags.all()

同样，上面的查询会产生 N + 1 问题，导致大量 IO 消耗。如果使用 prefetch_related，可以避免在循环中持续进行数据库查询操作。

articles = Article.objects.prefetch_related("tags").filter(id__in=(1,2))
for item in articles:
    # 不会产生新的数据库查询操作
    item.tags.all()

3.3 仅查询需要的数据

默认情况下， Django 查询时会提取 ORM 中的全部字段。但是在使用场景中，我们仅关注某些字段。为了节省查询多余字段的时间，可以使用 Django 提供的这两个函数：

• defer()，指定哪些字段不要立即加载

Entry.objects.defer('headline', 'body')

• only()，指定立即加载哪些字段，其他忽略

Entry.objects.only("body", "rating").only("headline")

defer 和 only 的使用很灵活，可以链式延时加载，也可以链式逐步加载，还可以混合使用。

4. Django-silk 性能测试工具

Django-silk 是一个 Django 的性能分析工具，提供 Django 的性能分析报告、API 的 SQL 语句、执行时间等。

• 安装

pip install django-silk==2.0.0

• 配置

在 settings.py 中添加如下配置：

MIDDLEWARE_CLASSES = (
    ...
    'silk.middleware.SilkyMiddleware',
    ...
)

INSTALLED_APPS = (
    ...
    'silk'
)

在 urls.py 中添加如下配置：

urlpatterns += [url(r'^silk/', include('silk.urls', namespace='silk'))]

• 创建数据表

python manage.py migrate

• 运行工程一段时间后，查看性能分析报告