# **自：
下面討論一下用peewee的些許提高效能的方法。
避免n+1查詢
n+1查詢指的是當應用提交一次查詢獲取結果，然後在取得結果資料集的每一行時，應用至少再次查詢一次（也可以看做是巢狀迴圈）。
大多數情況下，n 查詢可以通過使用sql join或子查詢來避免。資料庫本身可能做了巢狀迴圈，但是它比在你的應用**本身裡做這些n查詢更高效，後者通常會導致與資料庫再次潛在通訊，沒有利用資料庫本身關聯和執行子查詢時會進行切片等優化工作。
peewee提供了幾種api去減輕n+1查詢的行為。再看看貫串我們這篇文件的模型，user和tweet，這部分我們重點講一下一些n+1場景，說明peewee怎麼幫助我們避免n+1查詢。
在一些場景裡，n+1查詢不會明顯表現為顯著地或可測量的效能瓶頸點。它也由你要查詢的資料，使用的資料庫本身，以及執行查詢獲取結果的潛在因素。優化前後可以測試效能，確保和你**的變化相同。
raw執行時也會出現這種情況：
### all_res = results.raw(sql, "2012", "2013","2014", "2015")
列出最近的tweets
tweets時間軸顯示最近使用者的tweets。除了tweet的內容，還要顯示tweet作者的使用者名稱。n+1場景描述為：
獲取最近的10條tweets
每個tweet，查詢作者資訊（10次查詢）
通過用join選擇兩個表，peewee使得在一次查詢裡完成任務：
複製**
query = (tweet
.select(tweet, user) # note that we are selecting both models.
.join(user) # use an inner join because every tweet has an author.
.order_by(tweet.id.desc()) # get the most recent tweets.
.limit(10))
for tweet in query:
print tweet.user.username, '-', tweet.message
複製**
沒有用join時，得到tweet.user.username會觸發一次查詢去解析外來鍵tweet.user從而得到相關聯的user。
由於我們在user上關聯並選擇，peewee自動為我們解析外來鍵。
列出所有使用者和他們的tweets
你想要顯示若干使用者和他們所有的tweets的頁面。n+1場景為：
取得些許使用者。
每個使用者取到他們的tweets。
雖然和上個例子相似，但是重要區別是：我們選擇tweets時，每個tweet只有乙個關聯的使用者，所以可以直接賦值到外來鍵，
反過來不對，因為乙個使用者可有任意數量tweets或者沒有。
peewee提供兩兩種途徑去避免o(n)查詢：
1.首先取到使用者，然後取到關聯這些使用者的所有tweets。一旦peewee取到tweets，將它們與合適的使用者匹配。
這種方法通常很快，但是會在所選擇的每個表上執行一次查詢。
2.在乙個查詢裡得到使用者和tweets。使用者資料將複製，所以peewee將在列舉結果集時減少重複和聚合tweets。
這種方法導致有許多資料需要傳輸，並且要有許多python邏輯去減少行重複。
每種方案根據查詢資料的大小和結構都會可能比另一種更好。
使用prefetch
peewee使用子查詢可以預獲取資料。這種方法需要prefetch特殊api使用。pre-fetch，像其名字本身，
用子查詢去急切載入給定使用者的相應的tweets。意味著我們用o(k)查詢k張表而不是o(n)查詢n行紀錄。
下面演示我們如何得到若干使用者和他們最近一周的tweets：
複製**
week_ago = datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=7)
users = user.select()
tweets = (tweet
.select()
.where(
(tweet.is_published == true) &
(tweet.created_date >= week_ago)))
# this will perform two queries.
users_with_tweets = prefetch(users, tweets)
for user in users_with_tweets:
print user.username
for tweet in user.tweets_prefetch:
print ' ', tweet.message
複製**
注意user 查詢和tweet查詢都沒有join子句，當我們使用prefetch時不必指名join
prefetch可以用於任意數量的表。可以檢視api文件看其他例子。
用prefetch時應考慮的事情：
預查詢的模型必須存在外來鍵
通常它比aggregate_rows方法更高效
因為資料沒有重複的所以傳輸的資料更少
因為不用減重複所以python邏輯更少
當你想要在最外的查詢裡使用limit沒問題，但是可能正確的實現限制子查詢的返回結果大小有些困難。
使用aggregate_rows
aggregeate_rows一次在記憶體中減少重複，選擇所有的資料。它和prefetch都可以完成任意複雜的查詢。
使用這個特性需要當建立查詢時用到特殊的標誌aggregate_rows。它告訴peewee減少那些根據join的結構可能會重複的行。
因為在減少重複聚合資料時有許多計算，所以可能使用aggregate_rows可能在一些查詢中會比用prefetch效能低，即使面對的是
o(n)簡單的 查詢時，所以你不確定使用哪種方法時測試檢查你的**。
複製**
query = (user
.select(user, tweet) # as in the previous example, we select both tables.
.join(tweet, join.left_outer)
.order_by(user.username) # we need to specify an ordering here.
.aggregate_rows()) # tell peewee to de-dupe and aggregate results.
for user in query:
print user.username
for tweet in user.tweets:
print ' ', tweet.message
複製**
複製**
query = (user
.select(user, tweet) # as in the previous example, we select both tables.
.join(tweet, join.left_outer)
.order_by(user.username) # we need to specify an ordering here.
.aggregate_rows()) # tell peewee to de-dupe and aggregate results.
for user in query:
print user.username
for tweet in user.tweets:
print ' ', tweet.message
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