Django笔记二十八之数据库查询优化汇总

本文主要是介绍Django笔记二十八之数据库查询优化汇总，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

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这一篇笔记将从以下几个方面来介绍 Django 在查询过程中的一些优化操作，有一些是介绍如何获取 Django 查询转化的 sql 语句，有一些是理解 QuerySet 是如何获取数据的。

以下是本篇笔记目录：

1. 性能方面
2. 使用标准的数据库优化技术
3. 理解 QuerySet
4. 操作尽量在数据库中完成而不是在内存中
5. 使用唯一索引来查询单个对象
6. 如果知道需要什么数据，那么就立刻查出来
7. 不要查询你不需要的数据
8. 使用批量的方法

1、性能方面

1. connection.queries

前面我们介绍过 connection.queries 的用法，比如我们执行了一条查询之后，可以通过下面的方式查到我们刚刚的语句和耗时

>>> from django.db import connection
>>> connection.queries
[{'sql': 'SELECT polls_polls.id, polls_polls.question, polls_polls.pub_date FROM polls_polls',
'time': '0.002'}]

仅仅当系统的 DEBUG 参数设为 True，上述命令才可生效，而且是按照查询的顺序排列的一个数组

数组的每一个元素都是一个字典，包含两个 Key：sql 和 time

sql 为查询转化的查询语句
time 为查询过程中的耗时

因为这个记录是按照时间顺序排列的，所以 connection.queries[-1] 总能查询到最新的一条记录。

多数据库操作

如果系统用的是多个数据库，那么可以通过 connections['db_alias'].queries 来操作，比如我们使用的数据库的 alias 为 user：

>>> from django.db import connections
>>> connections['user'].queries

如果想清空之前的记录，可以调用 reset_queries() 函数：

from django.db import reset_queries
reset_queries()

2. explain

我们也可以使用 explain() 函数来查看一条 QuerySet 的执行计划，包括索引以及联表查询的的一些信息

这个操作就和 MySQL 的 explain 是一样的。

>>> print(Blog.objects.filter(title='My Blog').explain())
Seq Scan on blog  (cost=0.00..35.50 rows=10 width=12)
  Filter: (title = 'My Blog'::bpchar)

也可以加一些参数来查看更详细的信息：

>>> print(Blog.objects.filter(title='My Blog').explain(verbose=True, analyze=True))
Seq Scan on public.blog  (cost=0.00..35.50 rows=10 width=12) (actual time=0.004..0.004 rows=10 loops=1)
  Output: id, title
  Filter: (blog.title = 'My Blog'::bpchar)
Planning time: 0.064 ms
Execution time: 0.058 ms

之前在使用 Django 的过程中还使用到一个叫 silk 的工具，它可以用来分析一个接口各个步骤的耗时，有兴趣的可以了解一下。

2、使用标准的数据库优化技术

数据库优化技术指的是在查询操作中 SQL 底层本身的优化，不涉及 Django 的查询操作

比如使用 索引 index，可以使用 Meta.indexes 或者字段里的 Field.db_index 来添加索引

如果频繁的使用到 filter()、exclude()、order_by() 等操作，建议为其中查询的字段添加索引，因为索引能帮助加快查询

3、理解 QuerySet

1. 理解 QuerySet 获取数据的过程

1) QuerySet 的懒加载

一个查询的创建并不会访问数据库，直到获取这条查询语句的具体数据的时候，系统才会去访问数据库：

>>> q = Entry.objects.filter(headline__startswith="What")  # 不访问数据库
>>> q = q.filter(pub_date__lte=datetime.date.today())  # 不访问数据库
>>> q = q.exclude(body_text__icontains="food")  # 不访问数据库
>>> print(q)  # 访问数据库

比如上面四条语句，只有最后一步，系统才会去查询数据库。

2) 数据什么时候被加载

迭代、使用步长分片、使用len()函数获取长度以及使用list()将QuerySet 转化成列表的时候数据才会被加载

这几点情况在我们的第九篇笔记中都有详细的描述。

3) 数据是怎么被保存在内存中的

每一个 QuerySet 都会有一个缓存来减少对数据库的访问操作，理解其中的运行原理能帮助我们写出最有效的代码。

当我们创建一个 QuerySet 的之后，并且数据第一次被加载，对数据库的查询操作就发生了。

然后 Django 会保存 QuerySet 查询的结果，并且在之后对这个 QuerySet 的操作中会重复使用，不会再去查询数据库。

当然，如果理解了这个原理之后，用得好就OK，否则会对数据库进行多次查询，造成性能的浪费，比如下面的操作：

>>> print([e.headline for e in Entry.objects.all()])
>>> print([e.pub_date for e in Entry.objects.all()])

上面的代码，同样一个查询操作，系统会查询两遍数据库，而且对于数据来说，两次的间隔期之间，Entry 表可能的某些数据库可能会增加或者被删除造成数据的不一致。

为了避免此类问题，我们可以这样复用这个 QuerySet :

>>> queryset = Entry.objects.all()
>>> print([p.headline for p in queryset]) # 查询数据库
>>> print([p.pub_date for p in queryset]) # 从缓存中直接使用，不会再次查询数据库

这样的操作系统就只执行了一遍查询操作。

使用数组的切片或者根据索引(即下标)不会缓存数据

QuerySet 也并不总是缓存所查询的结果，如果只是获取一个 QuerySet 部分数据，会查询有是否这个 QuerySet 的缓存
有的话，则直接从缓存中获取数据，没有的话，后续也不会将这部分数据缓存到系统中。

举个例子，比如下面的操作，在缓存整个 QuerySet 数据前，查询一个 QuerySet 的部分数据时，系统会重复查询数据库：

>>> queryset = Entry.objects.all()
>>> print(queryset[5]) # 查询数据库
>>> print(queryset[5]) # 再次查询数据库

而在下面的操作中，整个 QuerySet 都被提前获取了，那么根据索引的下标获取数据，则能够从缓存中直接获取数据：

>>> queryset = Entry.objects.all()
>>> [entry for entry in queryset] # 查询数据库
>>> print(queryset[5]) # 使用缓存
>>> print(queryset[5]) # 使用缓存

如果一个 QuerySet 已经缓存到内存中，那么下面的操作将不会再次查询数据库：

>>> [entry for entry in queryset]
>>> bool(queryset)
>>> entry in queryset
>>> list(queryset)

2. 理解 QuerySet 的缓存

除了 QuerySet 的缓存，单个 model 的 object 也有缓存的操作。

我们这里简单理解为外键和多对多的关系。

比如下面外键字段的获取，blog 是 Entry 的一个外键字段：

>>> entry = Entry.objects.get(id=1)
>>> entry.blog   # Blog 的实例被查询数据库获得
>>> entry.blog   # 第二次获取，使用缓存信息，不会查询数据库

而多对多关系的获取每次都会被重新去数据库获取数据：

>>> entry = Entry.objects.get(id=1)
>>> entry.authors.all()   # 查询数据库
>>> entry.authors.all()   # 再次查询数据库

当然，以上的操作，我们都可以通过 select_related() 和 prefetch_related() 的方式来减少数据库的访问，这个的用法在前面的笔记中有介绍。

4、操作尽量在数据库中完成而不是在内存中

举几个例子：

1. 在大多数查询中，使用 filter() 和 exclude() 在数据库中做过滤，而不是在获取所有数据之后在 Python 里的 for 循环里筛选数据
2. 在同一个 model 的操作中，如果有涉及到其他字段的操作，可以用到 F 表达式
3. 使用 annotate 函数在数据库中做聚合（aggregate）的操作

如果某些查询比较复杂，可以使用原生的 SQL 语句，这个操作也在前面有过一篇完整的笔记介绍过

5、使用唯一索引来查询单个对象

在使用 get() 来查询单条数据的时候，有两个理由使用唯一索引（unique）或 普通索引（db_index）

一个是基于数据库索引，查询会更快，

另一个是如果多条数据都满足查询条件，查询会慢得多，而在唯一索引的约束下则保证这种情况不会发生

所以使用下面的 id 进行匹配 会比 headline 字段匹配快得多，因为 id 字段在数据库中有索引且是唯一的：

entry = Entry.objects.get(id=10)

entry = Entry.objects.get(headline="News Item Title")

而下面的操作可能会更慢：

entry = Entry.objects.get(headline__startswith="News")

首先， headline 字段上没有索引，会导致数据库获取速度慢

其次，查询并不能保证只返回一个对象，如果匹配上来多个对象，且从数据库中检索并返回数百数千条记录，后果会很严重，其实就会报错，get() 能接受的返回只能是一个实例数据。

6、如果知道需要什么数据，那么就立刻查出来

能一次性查询所有需要的相关的数据的话，就一次性查询出来，不要在循环中做多次查询，因为那样会多次访问数据库

所以这就需要理解并且用到 select_related() 和 prefetch_related() 函数

7、不要查询你不需要的数据

1. 使用 values() 和 values_list() 函数

如果需求仅仅是需要某几个字段的数据，可以用到的数据结构为 dict 或者 list，可以直接使用这两个函数来获取数据

2. 使用 defer() 和 only()

如果明确知道只需要，或者不需要什么字段数据，可以使用这两个方法，一般常用在 textfield 上，避免加载大数据量的 text 字段

3. 使用 count()

如果想要获取总数，使用 count() 方法，而不是使用 len() 来操作，如果数据有一万条，len() 操作会导致这一万条数据都加载到内存里，然后计数。

4. 使用 exists()

如果仅仅是想查询数据是否至少存在一条可以使用 if QuerySet.exists() 而不是 if queryset 的形式

5. 使用 update() 和 delete()

能够批量更新和删除的操作就使用批量的方法，挨个去加载数据，更新数据，然后保存是不推荐的

6. 直接使用外键的值

如果需要外键的值，直接调用早就在这个 object 中的字段，而不是加载整个关联的 object 然后取其主键id

比如推荐：

entry.blog_id

而不是：

entry.blog.id

7. 如果不需要排序的结果，就不要order_by()

每一个字段的排序都是数据库的操作需要额外消耗性能的，所以如果不需要的话，尽量不要排序

如果在 Meta.ordering 中有一个默认的排序，而你不需要，可以通过 order_by() 不添加任何参数的方法来取消排序

为数据库添加索引，可以帮助提高排序的性能

8、使用批量的方法

1. 批量创建

对于多条 model 数据的创建，尽可能的使用 bulk_create() 方法，这是要优于挨个去 create() 的

2. 批量更新

bulk_update 方法也优于挨个数据在 for 循环中去 save()

3. 批量 insert

对于 ManyToMany 方法，使用 add() 方法的时候添加多个参数一次性操作比多次 add 要好

my_band.members.add(me, my_friend)

要优于：

my_band.members.add(me)
my_band.members.add(my_friend)

4. 批量 remove

当去除 ManyToMany 中的数据的时候，也是能一次性操作就一次性操作：

my_band.members.remove(me, my_friend)

要好于：

my_band.members.remove(me)
my_band.members.remove(my_friend)

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