Django進階之查詢優化、extra註入SQL及批量創建
Django查詢優化
Django的查詢優化用到兩個函數——select_related()和prefetch_related()。
select_related()用的是連表join的方式,主要處理一對一和一對多情況下的優化查詢
prefetch_related()用的方式是分別查詢每張表,然後用Python的方法處理,主要用於多對多情況下的優化查詢
這裏我們準備一份表結構數據方便下面舉例說明
class UserInfo(AbstractUser): """ 用戶信息 """ nid = models.BigAutoField(primary_key=True) nicknameView Code= models.CharField(verbose_name=‘昵稱‘, max_length=32) telephone = models.CharField(max_length=11, blank=True, null=True, unique=True, verbose_name=‘手機號碼‘) avatar = models.FileField(verbose_name=‘頭像‘,upload_to = ‘avatar/‘,default="/avatar/default.png") create_time = models.DateTimeField(verbose_name=‘創建時間‘, auto_now_add=True) fans = models.ManyToManyField(verbose_name=‘粉絲們‘, to=‘UserInfo‘, through=‘UserFans‘, related_name=‘f‘, through_fields=(‘user‘, ‘follower‘)) def __str__(self): return self.username class UserFans(models.Model): """ 互粉關系表 """ 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=‘粉絲‘, 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=‘個人博客標題‘, max_length=64) site = models.CharField(verbose_name=‘個人博客後綴‘, max_length=32, unique=True) theme = models.CharField(verbose_name=‘博客主題‘, max_length=32) user = models.OneToOneField(to=‘UserInfo‘, to_field=‘nid‘) def __str__(self): return self.title class Category(models.Model): """ 博主個人文章分類表 """ nid = models.AutoField(primary_key=True) title = models.CharField(verbose_name=‘分類標題‘, max_length=32) blog = models.ForeignKey(verbose_name=‘所屬博客‘, to=‘Blog‘, to_field=‘nid‘) class Article(models.Model): nid = models.BigAutoField(primary_key=True) title = models.CharField(max_length=50, verbose_name=‘文章標題‘) 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=‘文章類型‘, to=‘Category‘, to_field=‘nid‘, null=True) create_time = models.DateField(verbose_name=‘創建時間‘) blog = models.ForeignKey(verbose_name=‘所屬博客‘, to=‘Blog‘, to_field=‘nid‘) tags = models.ManyToManyField( to="Tag", through=‘Article2Tag‘, through_fields=(‘article‘, ‘tag‘), ) class ArticleDetail(models.Model): """ 文章詳細表 """ nid = models.AutoField(primary_key=True) content = models.TextField(verbose_name=‘文章內容‘, ) article = models.OneToOneField(verbose_name=‘所屬文章‘, to=‘Article‘, to_field=‘nid‘) class Comment(models.Model): """ 評論表 """ nid = models.BigAutoField(primary_key=True) article = models.ForeignKey(verbose_name=‘評論文章‘, to=‘Article‘, to_field=‘nid‘) content = models.CharField(verbose_name=‘評論內容‘, max_length=255) create_time = models.DateTimeField(verbose_name=‘創建時間‘, auto_now_add=True) parent_comment = models.ForeignKey(‘self‘, blank=True, null=True, verbose_name=‘父級評論‘) user = models.ForeignKey(verbose_name=‘評論者‘, to=‘UserInfo‘, to_field=‘nid‘) up_count = models.IntegerField(default=0) def __str__(self): return self.content class ArticleUpDown(models.Model): """ 點贊表 """ nid = models.AutoField(primary_key=True) user = models.ForeignKey(‘UserInfo‘, null=True) article = models.ForeignKey("Article", null=True) models.BooleanField(verbose_name=‘是否贊‘) class CommentUp(models.Model): """ 點贊表 """ 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=‘標簽名稱‘, max_length=32) blog = models.ForeignKey(verbose_name=‘所屬博客‘, 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=‘標簽‘, to="Tag", to_field=‘nid‘)
select_related()
對於一對一字段(OneToOneField)和外鍵字段(ForeignKey),可以使用select_related 來對QuerySet進行優化。
select_related 返回一個QuerySet,當執行它的查詢時它沿著外鍵關系查詢關聯的對象的數據。它會生成一個復雜的查詢並引起性能的損耗,但是在以後使用外鍵關系時將不需要數據庫查詢。
簡單說,在對QuerySet使用select_related()函數後,Django會獲取相應外鍵對應的對象,從而在之後需要的時候不必再查詢數據庫。
下面的例子解釋了普通查詢和select_related查詢的區別。
#查詢id=2的文章的分類名稱 #方式一——標準的查詢: article=models.Article.objects.get(nid=2) print(article.category.title) #這種方法會進行兩次對數據庫的操作 #方式二——使用select_related()函數: articleList=models.Article.objects.select_related("category").all() for article_obj in articleList: print(article_obj.category.title) #此時for循環時不會再去對數據庫進行操作
#方式一: 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,) #方式二: 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");兩種方式查詢的SQL語句對比
多外鍵查詢
有時我們需要連續跨好幾張表,這時我們會用到多外鍵的查詢,在多外鍵的查詢中我們也要做到對每一個外鍵進行select_related()以提高查詢效率
#只對一個外鍵進行select_related時,第二個外鍵的操作仍會觸發對數據庫的操作 article=models.Article.objects.select_related("category").get(nid=1) print(article.articledetail)#兩次查詢 #所以我們需要做優化 article=models.Article.objects.select_related("category","articledetail").get(nid=1) print(article.articledetail) #或 article=models.Article.objects .select_related("category") .select_related("articledetail") .get(nid=1) # django 1.7 支持鏈式操作 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,)優化後只執行一次SQL語句
深層查詢
# 查詢id=1的文章的用戶姓名 article=models.Article.objects.select_related("blog").get(nid=1) print(article.blog.user.username)
依然需要查詢兩次:
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;SQL語句
這是因為第一次查詢沒有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; 總結優化後的SQL語句
select_related總結:
- select_related主要針一對一和多對一關系進行優化。
- select_related使用SQL的JOIN語句進行優化,通過減少SQL查詢的次數來進行優化、提高性能。
- 可以通過可變長參數指定需要select_related的字段名。也可以通過使用雙下劃線“__”連接字段名來實現指定的遞歸查詢。
- 沒有指定的字段不會緩存,沒有指定的深度不會緩存,如果要訪問的話Django會再次進行SQL查詢。
- 也可以通過depth參數指定遞歸的深度,Django會自動緩存指定深度內所有的字段。如果要訪問指定深度外的字段,Django會再次進行SQL查詢。
- 也接受無參數的調用,Django會盡可能深的遞歸查詢所有的字段。但註意有Django遞歸的限制和性能的浪費。
- Django >= 1.7,鏈式調用的select_related相當於使用可變長參數。Django < 1.7,鏈式調用會導致前邊的select_related失效,只保留最後一個。
prefetch_related()
對於多對多字段(ManyToManyField)和一對多字段,可以使用prefetch_related()來進行優化。
prefetch_related()和select_related()的設計目的很相似,都是為了減少SQL查詢的數量,但是實現的方式不一樣。後者是通過JOIN語句,在SQL查詢內解決問題。但是對於多對多關系,使用SQL語句解決就顯得有些不太明智,因為JOIN得到的表將會很長,會導致SQL語句運行時間的增加和內存占用的增加。若有n個對象,每個對象的多對多字段對應Mi條,就會生成Σ(n)Mi 行的結果表。
prefetch_related()的解決方法是,分別查詢每個表,然後用Python處理他們之間的關系。
# 查詢所有文章關聯的所有標簽 article_obj=models.Article.objects.all() for i in article_obj: print(i.tags.all()) #4篇文章: 5次數據庫操作 # 使用prefetch_related: article_obj=models.Article.objects.prefetch_related("tags").all() for i in article_obj: print(i.tags.all()) #4篇文章: 2次數據庫操作
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);優化後的SQL語句
extra
有些情況下,Django的查詢語法難以表達復雜的where子句,對於這種情況, Django 提供了extra()QuerySet修改機制 。它能在QuerySet生成的SQL從句中註入新子句,extra可以指定一個或多個參數,例如select、where或tables。 這些參數都不是必須的,但是至少要使用一個。
註意:這些額外的方式對不同的數據庫引擎可能存在移植性問題.(因為你在顯式的書寫SQL語句),所以除非萬不得已,盡量避免這樣做
extra(select=None, where=None, params=None,
tables=None, order_by=None, select_params=None)
select參數
select參數可以在select從句中添加其他字段信息,它應該是一個字典,存放著屬性名到 SQL 從句的映射。
舉個栗子:
queryResult=models.Article.objects.extra(select={‘is_recent‘: "create_time > ‘2017-09-05‘"}) #結果集中每個對象都有一個額外的屬性is_recent, 它是一個布爾值,表示 Article對象的create_time 是否晚於2017-09-05.
article_obj=models.Article.objects
.filter(nid=1)
.extra(select={"standard_time":"strftime(‘%%Y-%%m-%%d‘,create_time)"})
.values("standard_time","nid","title")
where參數和tables參數
我們可以使用where定義顯式SQL where子句 ,也許執行非顯式連接。使用tables可以手動將表添加到SQL的from子句。
where和tables都接受字符串列表。所有where參數均為“與”任何其他搜索條件。
舉個栗子:
queryResult=models.Article.objects.extra(where=[‘nid in (1,3) OR title like "py%" ‘,‘nid>2‘])
批量導入
有時候,我們在創建對象是會用到一次性創建多個對象,這時我們盡量使用bulk_create()進行批量創建來減少對數據庫的訪問次數
#bulk_create批量創建: Book.objects.bulk_create([ Book(headline="Python 3.0 Released"), Book(headline="Python 3.1 Planned") ])#只執行一條SQL語句 #普通創建,執行多條SQL語句: Book.objects.create(headline="Python 3.0 Released") Book.objects.create(headline="Python 3.1 Planned")
Django進階之查詢優化、extra註入SQL及批量創建