一,利用標準資料庫優化技術
傳統資料庫優化技術博大精深,不同的資料庫有不同的優化技巧,但重心還是有規則的。在這裡算是題外話,挑兩點通用的說說:
索引,給關鍵的字段新增索引,效能能更上一層樓,如給表的關聯字段,搜尋頻率高的字段加上索引等。django建立實體的時候,支援給字段新增索引,具體參考django.db.models.field.db_index。按照經驗,django建立實體之前應該早想好錶的結構,盡量想到後面的擴充套件性,避免後面的表的結構變得面目全非。
使用適當字段型別,本來varchar就搞定的字段,就別要text型別,小細節別不關緊要,後頭資料量一上去,愈來愈多的資料,小字段很可能是大問題。
二 ,了解django的querysets
了解django的querysets物件,對優化簡單程式有至關重要的作用。querysets是有快取的,一旦取出來,它就會在記憶體裡呆上一段時間,盡量重用它。
# 了解快取屬性:>>> entry = entry.objects.get(id=1
)>>>entry.blog # 部落格實體第一次取出,是要訪問資料庫的
>>> entry.blog # 第二次再用,那它就是快取裡的實體了,不再訪問資料庫
>>> entry = entry.objects.get(id=1)>>>entry.authors.all() # 第一次all函式會查詢資料庫
>>> entry.authors.all() # 第二次all函式還會查詢資料庫
模板中多次使用的變數,要用with標籤,把它看成變數的快取行為吧。
通常querysets先呼叫iterator再快取起來,當獲取大量的實體列表而僅使用一次時,快取行為會耗費寶貴的記憶體,這時iterator()能幫到你,iterator()只呼叫iterator而省 去了快取步驟,顯著減少記憶體佔用率,具體參考相關文件。
三, 資料庫的工作就交給資料庫本身計算,別用python處理
不要用python語言對以上型別資料過濾篩選,同樣的結果,python處理複雜度要高,而且效率不高, 白白浪費記憶體
四,如果需要就一次性取出你所需要的資料
單一動作(如:同乙個頁面)需要多次連線資料庫時,最好一次性取出所有需要的資料,減少連線資料庫次數。
此類需求推薦使用queryset.select_related()(主動連表)和prefetch_related()(被動連表)
相反,別取出你不需要的東西,模版templates裡往往只需要實體的某幾個欄位而不是全部,這時queryset.values() 和 values_list(),對你有用,它們只取你需要的字段,返回字典dict和列表list型別的東西,在模版裡夠用即可,這可減少記憶體損耗,提高效能
同樣queryset.defer()和only()對提高效能也有很大的幫助,乙個實體裡可能有不少的字段,有些字段包含很多元資料,比如部落格的正文,很多字元組成,django獲取實體時(取出實體過程中會進行一些python型別轉換工作),我們可以延遲大量元資料字段的處理,只處理需要的關鍵字段,這時queryset.defer()就派上用場了,在函式裡傳入需要延時處理的字段即可;而only()和defer()是相反功能
使用queryset.count()代替len(queryset),雖然這兩個處理得出的結果是一樣的,但前者效能優秀很多。同理判斷記錄存在時,queryset.exists()比if queryset實在強得太多了
五,懂減少資料庫的連線數
使用 queryset.update() 和 delete(),這兩個函式是能批處理多條記錄的,適當使用它們事半功倍;如果可以,別一條條資料去update delete處理。
對於一次性取出來的關聯記錄,獲取外來鍵的時候,直接取關聯表的屬性,而不是取關聯屬性,如:
entry.blog.id優於entry.blog__id
# 善於使用批量插入記錄,如:
entry.objects.bulk_create([
entry(headline="
python 3.0 released"),
entry(headline="
python 3.1 planned")
])優於
entry.objects.create(headline="
python 3.0 released")
entry.objects.create(headline="
python 3.1 planned")
# 前者只連線一次資料庫,而後者連線兩次
# 還有相似的動作需要注意的,如:多對多的關係,
my_band.members.add(me, my_friend)
優於my_band.members.add(me)
my_band.members.add(my_friend)
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