查询优化
查询优化
表数据
class UserInfo(AbstractUser): """ 用户信息 """ nid = models.BigAutoField(primary_key=True) nickname = models.CharField(verbose_name='昵称', max_length=32) telephone = models.CharField(max_length=11, blank=True, null=True, unique=True, verbose_name='手机号码') avatar = models.FileField(verbose_name='头像',upload_to = 'avatar/',default="/avatar/default.png") create_time = models.DateTimeField(verbose_name='创建时间', auto_now_add=True) fans = models.ManyToManyField(verbose_name='粉丝们', to='UserInfo', through='UserFans', related_name='f', through_fields=('user', 'follower')) def __str__(self): return self.username class UserFans(models.Model): """ 互粉关系表 """ nid = models.AutoField(primary_key=True) user = models.ForeignKey(verbose_name='博主', to='UserInfo', to_field='nid', related_name='users') follower = models.ForeignKey(verbose_name='粉丝', to='UserInfo', to_field='nid', related_name='followers') class Blog(models.Model): """ 博客信息 """ nid = models.BigAutoField(primary_key=True) title = models.CharField(verbose_name='个人博客标题', max_length=64) site = models.CharField(verbose_name='个人博客后缀', max_length=32, unique=True) theme = models.CharField(verbose_name='博客主题', max_length=32) user = models.OneToOneField(to='UserInfo', to_field='nid') def __str__(self): return self.title class Category(models.Model): """ 博主个人文章分类表 """ nid = models.AutoField(primary_key=True) title = models.CharField(verbose_name='分类标题', max_length=32) blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid') class Article(models.Model): nid = models.BigAutoField(primary_key=True) title = models.CharField(max_length=50, verbose_name='文章标题') desc = models.CharField(max_length=255, verbose_name='文章描述') read_count = models.IntegerField(default=0) comment_count= models.IntegerField(default=0) up_count = models.IntegerField(default=0) down_count = models.IntegerField(default=0) category = models.ForeignKey(verbose_name='文章类型', to='Category', to_field='nid', null=True) create_time = models.DateField(verbose_name='创建时间') blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid') tags = models.ManyToManyField( to="Tag", through='Article2Tag', through_fields=('article', 'tag'), ) class ArticleDetail(models.Model): """ 文章详细表 """ nid = models.AutoField(primary_key=True) content = models.TextField(verbose_name='文章内容', ) article = models.OneToOneField(verbose_name='所属文章', to='Article', to_field='nid') class Comment(models.Model): """ 评论表 """ nid = models.BigAutoField(primary_key=True) article = models.ForeignKey(verbose_name='评论文章', to='Article', to_field='nid') content = models.CharField(verbose_name='评论内容', max_length=255) create_time = models.DateTimeField(verbose_name='创建时间', auto_now_add=True) parent_comment = models.ForeignKey('self', blank=True, null=True, verbose_name='父级评论') user = models.ForeignKey(verbose_name='评论者', to='UserInfo', to_field='nid') up_count = models.IntegerField(default=0) def __str__(self): return self.content class ArticleUpDown(models.Model): """ 点赞表 """ nid = models.AutoField(primary_key=True) user = models.ForeignKey('UserInfo', null=True) article = models.ForeignKey("Article", null=True) models.BooleanField(verbose_name='是否赞') class CommentUp(models.Model): """ 点赞表 """ nid = models.AutoField(primary_key=True) user = models.ForeignKey('UserInfo', null=True) comment = models.ForeignKey("Comment", null=True) class Tag(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) title = models.CharField(verbose_name='标签名称', max_length=32) blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid') class Article2Tag(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) article = models.ForeignKey(verbose_name='文章', to="Article", to_field='nid') tag = models.ForeignKey(verbose_name='标签', to="Tag", to_field='nid')
select_related
简单使用
对于一对一字段(OneToOneField)和外键字段(ForeignKey),可以使用select_related 来对QuerySet进行优化。
select_related 返回一个QuerySet,当执行它的查询时它沿着外键关系查询关联的对象的数据。它会生成一个复杂的查询并引起性能的损耗,但是在以后使用外键关系时将不需要数据库查询。
简单说,在对QuerySet使用select_related()函数后,Django会获取相应外键对应的对象,从而在之后需要的时候不必再查询数据库了。
下面的例子解释了普通查询和select_related() 查询的区别。
查询id=2的文章的分类名称,下面是一个标准的查询:
# Hits the database. article=models.Article.objects.get(nid=2) # Hits the database again to get the related Blog object. print(article.category.title)
''' SELECT "blog_article"."nid", "blog_article"."title", "blog_article"."desc", "blog_article"."read_count", "blog_article"."comment_count", "blog_article"."up_count", "blog_article"."down_count", "blog_article"."category_id", "blog_article"."create_time", "blog_article"."blog_id", "blog_article"."article_type_id" FROM "blog_article" WHERE "blog_article"."nid" = 2; args=(2,) SELECT "blog_category"."nid", "blog_category"."title", "blog_category"."blog_id" FROM "blog_category" WHERE "blog_category"."nid" = 4; args=(4,) '''
如果我们使用select_related()函数:
articleList=models.Article.objects.select_related("category").all() for article_obj in articleList: # Doesn't hit the database, because article_obj.category # has been prepopulated in the previous query. print(article_obj.category.title)
SELECT "blog_article"."nid", "blog_article"."title", "blog_article"."desc", "blog_article"."read_count", "blog_article"."comment_count", "blog_article"."up_count", "blog_article"."down_count", "blog_article"."category_id", "blog_article"."create_time", "blog_article"."blog_id", "blog_article"."article_type_id", "blog_category"."nid", "blog_category"."title", "blog_category"."blog_id" FROM "blog_article" LEFT OUTER JOIN "blog_category" ON ("blog_article"."category_id" = "blog_category"."nid");
多外键查询
这是针对category的外键查询,如果是另外一个外键呢?让我们一起看下:
article=models.Article.objects.select_related("category").get(nid=1) print(article.articledetail)
观察logging结果,发现依然需要查询两次,所以需要改为:
article=models.Article.objects.select_related("category","articledetail").get(nid=1) print(article.articledetail)
或者:
article=models.Article.objects
.select_related("category")
.select_related("articledetail")
.get(nid=1) # django 1.7 支持链式操作 print(article.articledetail)
SELECT "blog_article"."nid", "blog_article"."title", ...... "blog_category"."nid", "blog_category"."title", "blog_category"."blog_id", "blog_articledetail"."nid", "blog_articledetail"."content", "blog_articledetail"."article_id" FROM "blog_article" LEFT OUTER JOIN "blog_category" ON ("blog_article"."category_id" = "blog_category"."nid") LEFT OUTER JOIN "blog_articledetail" ON ("blog_article"."nid" = "blog_articledetail"."article_id") WHERE "blog_article"."nid" = 1; args=(1,)
深层查询
# 查询id=1的文章的用户姓名 article=models.Article.objects.select_related("blog").get(nid=1) print(article.blog.user.username)
依然需要查询两次:
SELECT "blog_article"."nid", "blog_article"."title", ...... "blog_blog"."nid", "blog_blog"."title", FROM "blog_article" INNER JOIN "blog_blog" ON ("blog_article"."blog_id" = "blog_blog"."nid") WHERE "blog_article"."nid" = 1; SELECT "blog_userinfo"."password", "blog_userinfo"."last_login", ...... FROM "blog_userinfo" WHERE "blog_userinfo"."nid" = 1;
这是因为第一次查询没有query到userInfo表,所以,修改如下:
article=models.Article.objects.select_related("blog__user").get(nid=1) print(article.blog.user.username)
SELECT "blog_article"."nid", "blog_article"."title", ...... "blog_blog"."nid", "blog_blog"."title", ...... "blog_userinfo"."password", "blog_userinfo"."last_login", ...... FROM "blog_article" INNER JOIN "blog_blog" ON ("blog_article"."blog_id" = "blog_blog"."nid") INNER JOIN "blog_userinfo" ON ("blog_blog"."user_id" = "blog_userinfo"."nid") WHERE "blog_article"."nid" = 1;
总结
- select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。
- select_related使用SQL的JOIN语句进行优化,通过减少SQL查询的次数来进行优化、提高性能。
- 可以通过可变长参数指定需要select_related的字段名。也可以通过使用双下划线“__”连接字段名来实现指定的递归查询。
- 没有指定的字段不会缓存,没有指定的深度不会缓存,如果要访问的话Django会再次进行SQL查询。
- 也可以通过depth参数指定递归的深度,Django会自动缓存指定深度内所有的字段。如果要访问指定深度外的字段,Django会再次进行SQL查询。
- 也接受无参数的调用,Django会尽可能深的递归查询所有的字段。但注意有Django递归的限制和性能的浪费。
- Django >= 1.7,链式调用的select_related相当于使用可变长参数。Django < 1.7,链式调用会导致前边的select_related失效,只保留最后一个。
prefetch_related()
对于多对多字段(ManyToManyField)和一对多字段,可以使用prefetch_related()来进行优化。
prefetch_related()和select_related()的设计目的很相似,都是为了减少SQL查询的数量,但是实现的方式不一样。后者是通过JOIN语句,在SQL查询内解决问题。但是对于多对多关系,使用SQL语句解决就显得有些不太明智,因为JOIN得到的表将会很长,会导致SQL语句运行时间的增加和内存占用的增加。若有n个对象,每个对象的多对多字段对应Mi条,就会生成Σ(n)Mi 行的结果表。
prefetch_related()的解决方法是,分别查询每个表,然后用Python处理他们之间的关系。
# 查询所有文章关联的所有标签 article_obj=models.Article.objects.all() for i in article_obj: print(i.tags.all()) #4篇文章: hits database 5
改为prefetch_related:
# 查询所有文章关联的所有标签 article_obj=models.Article.objects.prefetch_related("tags").all() for i in article_obj: print(i.tags.all()) #4篇文章: hits database 2
SELECT "blog_article"."nid", "blog_article"."title", ...... FROM "blog_article"; SELECT ("blog_article2tag"."article_id") AS "_prefetch_related_val_article_id", "blog_tag"."nid", "blog_tag"."title", "blog_tag"."blog_id" FROM "blog_tag" INNER JOIN "blog_article2tag" ON ("blog_tag"."nid" = "blog_article2tag"."tag_id") WHERE "blog_article2tag"."article_id" IN (1, 2, 3, 4);
extra
extra(select=None, where=None, params=None,
tables=None, order_by=None, select_params=None)
有些情况下,Django的查询语法难以简单的表达复杂的 WHERE 子句,对于这种情况, Django 提供了 extra() QuerySet修改机制 — 它能在 QuerySet生成的SQL从句中注入新子句
extra可以指定一个或多个 参数,例如 select, where or tables. 这些参数都不是必须的,但是你至少要使用一个!要注意这些额外的方式对不同的数据库引擎可能存在移植性问题.(因为你在显式的书写SQL语句),除非万不得已,尽量避免这样做
参数之select
The select 参数可以让你在 SELECT 从句中添加其他字段信息,它应该是一个字典,存放着属性名到 SQL 从句的映射。
queryResult=models.Article
.objects.extra(select={'is_recent': "create_time > '2017-09-05'"})
结果集中每个 Entry 对象都有一个额外的属性is_recent, 它是一个布尔值,表示 Article对象的create_time 是否晚于2017-09-05.
练习:
# in sqlite:
article_obj=models.Article.objects
.filter(nid=1)
.extra(select={"standard_time":"strftime('%%Y-%%m-%%d',create_time)"})
.values("standard_time","nid","title")
print(article_obj)
# <QuerySet [{'title': 'MongoDb 入门教程', 'standard_time': '2017-09-03', 'nid': 1}]>
参数之where / tables
您可以使用where定义显式SQL WHERE子句 - 也许执行非显式连接。您可以使用tables手动将表添加到SQL FROM子句。
where和tables都接受字符串列表。所有where参数均为“与”任何其他搜索条件。
举例来讲:
queryResult=models.Article
.objects.extra(where=['nid in (1,3) OR title like "py%" ','nid>2'])
整体插入
创建对象时,尽可能使用bulk_create()来减少SQL查询的数量。例如:
Entry.objects.bulk_create([
Entry(headline="Python 3.0 Released"),
Entry(headline="Python 3.1 Planned")
])
...更优于:
Entry.objects.create(headline="Python 3.0 Released")
Entry.objects.create(headline="Python 3.1 Planned")
注意该方法有很多注意事项,所以确保它适用于你的情况。
这也可以用在ManyToManyFields中,所以:
my_band.members.add(me, my_friend)
...更优于:
my_band.members.add(me)
my_band.members.add(my_friend)
...其中Bands和Artists具有多对多关联。