前言

对于网站和Web APP来说，相同的类型的产品，响应速度越好，那么用户量就越高。不可否认的是，响应速度是用户黏粘性最好的方式之一，但往往不知道如何下手解决，希望这篇文章可以给予你一些思路

对于网站和Web APP来说最影响网站性能的就是数据库查询了，因为，而查询返回的数据集非常大时还会占据很多内存。这里从django orm的角度来探索数据库查询的优化

一、依据减少缓存的角度优化：利用QuerySet惰性

网站和Web APP，对于数据的常规处理方式肯定是数据库存储查询，反复从数据库读写数据很耗时间和计算资源。也因此开发者们设计制作出了多个数据库连接方式，其中在Django框架中ORM(语法有哪些？)占很大比重。通过它可以使用filter, exclude, get等方法进行数据库查询，从数据库中查询出来的结果一般是一个集合，这个集合叫就做 QuerySet。QuerySet是惰性的！QuerySet自带缓存！

注：Object Relational Mapping，即对象关系映射，是在pymysq之上又进行了一层封装，对于数据的操作，我们无需再去编写原生sql，取代代之的是基于面向对象的思想去编写类、对象、调用相应的方法等，ORM会将其转换/映射成原生SQL然后交给pymysql执行

惰性即为当被执行(print、if、len)时才会进行数据库查询，这样做的目的是防止无效数据库操作。减少数据库交互

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# 惰性查询：如果只是书写了orm语句，在后面根本没有用到该语句所查询出来的参数，那么orm会自动识别出来，直接不执行。

# 举例：
	res = models.Book.objects.all()  # 这时orm是不会走数据库的
    print(res)   # 只有当要用到的上述orm语句的结果时，才回去数据库查询。

QuerySet被执行后，其查询结果会载入内存并保存在QuerySet内置的cache中。再次使用就不需要重新去查询了。减少缓存
如果查出的 QuerySet只用一次，可以使用 iterator() 去来防止占用太多的内存
if与exists()都可以判断查询结果是否存在，但两者使用却又很大的不相同。if会触发整个queryset的缓存，而exists()只会返回True或False检视查询结果是否存在而不会缓存查询结果
len()与count()方法均能统计查询结果数量。count()是从数据库层面直接获取查询结果数量而不需要返回整个queryset数据集一般来说会更快。len()会导致queryset的执行，需要先将整个数据集载入内存方可计算，但如果queryset数据集已经缓存在内存当中了len()则会更快
当查询到的queryset非常大时，会占用大量的内存，使用values和values_list按需提取数据(1个或个别多字段，而非全字段)。values和values_list返回的是字典形式字符串数据，而不是对象集合
only(A)包含与，查A走一次数据库，查B走多次数据库。defer(A)不包含与,查A走多次数据库，查B走一次数据库
相比于使用save()方法，update()不需要先缓存整个queryset
aggregate和annotate方法主要用于组合查询，我们使用aggregate完成对查询集(queryset)的某些字段进行计算，使用annotate进行分组并追加统计字段,如

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class Student(models.Model):

    name = models.CharField(max_length=20)
    age = models.IntegerField()
    hobbies = models.ManyToManyField(Hobby)
    
class Hobby(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=20)

from django.db.models import Max, Min, Avg, Sum, Count
#####################aggregate应用###############################
# 学生平均年龄, 自定义key
Student.objects.aggregate(average_age = Avg('age'))  # { 'average_age': 12 }

# 同时获取学生年龄均值, 最大值和最小值, 返回字典 
Student.objects.aggregate(Avg('age'), Max('age'), Min('age'))
# { 'age__avg': 12, 'age__max': 18, 'age__min': 6, }

# 根据Hobby反查学生最大年龄。查询字段student和age间有双下划线
Hobby.objects.aggregate(Max('student__age'))  # { 'student__age__max': 12 }


#####################annotate应用###############################
# 按学生分组，统计每个学生爱好数量，并自定义key
Student.objects.annotate(hobby_count_by_student=Count('hobbies'))

# 按爱好分组，再统计每组学生最大年龄
Hobby.objects.annotate(Max('student__age'))


#####################annotate&filter应用###############################
# 先按爱好分组，再统计每组学生数量, 然后筛选出学生数量大于1的爱好。
Hobby.objects.annotate(student_num=Count('student')).filter(student_num__gt=1)

# 先按爱好分组，筛选出以'd'开头的爱好，再统计每组学生数量。
Hobby.objects.filter(name__startswith="d").annotate(student_num=Count('student'))


#####################annotate&order_by应用###############################
# 先按爱好分组，再统计每组学生数量, 然后按每组学生数量大小对爱好排序。
Hobby.objects.annotate(student_num=Count('student')).order_by('student_num')

# 统计最受学生欢迎的5个爱好。
Hobby.objects.annotate(student_num=Count('student')).order_by('-student_num')[:5]


#####################annotate&values应用###############################
# 按学生名字分组，统计每个学生的爱好数量。
Student.objects.values('name').annotate(Count('hobbies'))

你还可以使用values方法从annotate返回的数据集里提取你所需要的字段，如下所示:
# 按学生名字分组，统计每个学生的爱好数量。
Student.objects.annotate(hobby_count=Count('hobbies')).values('name', 'hobby_count')

select_related&prefetch_related使用

假设现在有文章表(Article)、类别表(Category)、标签表(Tag)。它们关系是文章与类别是一对多关系，文章与标签是多对多关系

常规写法，错倒是没错。然而使用Article.objects.all()查询得到的只是Article表的数据，并没有包含Category表和Tag表的数据。因此每一次打印article.category.name和tag.name都会重新去查询一遍Category表和Tag表，造成了很大不必要的浪费

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# 查询类别、标签信息
articles = Article.objects.all()
for article in articles:
  print(article.title)
  print(article.category.name)
  for tag in article.tags.all():
    print(tag.name)

标准写法，select_related可查询一对多、一对一的关系，不可以多对多关系。处理的方式是inner join连表。实现打印类别是无需再去查数据库，因为数据已经一次性获取出来了

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# 查询类别
articles = Article.objects.all().select_related('category')

# 获取id=13的文章对象同时，获取其相关category信息
Article.objects.select_related('category').get(id=13)

# 获取id=13的文章对象同时，获取其相关作者名字信息
Article.objects.select_related('author__name').get(id=13)

# 获取id=13的文章对象同时，获取其相关category和相关作者名字信息。下面方法等同
Article.objects.select_related('category', 'author__name').get(id=13)
Article.objects.select_related('category').select_related('author__name').get(id=13)

# 使用select_related()可返回所有相关主键信息,all()非必需
Article.objects.all().select_related()

# 获取Article信息同时获取blog信息,filter方法和selected_related方法顺序不重要
Article.objects.filter(pub_date__gt=timezone.now()).select_related('blog')
Article.objects.select_related('blog').filter(pub_date__gt=timezone.now())

标准写法，prefetch_related弥补多对多下的数据查询

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# 查询类别及标签
articles = Article.objects.all().select_related('category').prefecth_related('tags')

# 文章列表及每篇文章的tags对象名字信息
Article.objects.all().prefetch_related('tags__name')

# 获取id=13的文章对象同时，获取其相关tags信息
Article.objects.prefetch_related('tags').get(id=13)

用Prefetch方法可以给prefetch_related方法额外添加额外条件和属性
# 获取文章列表及每篇文章相关的名字以P开头的tags对象信息
Article.objects.all().prefetch_related(
    Prefetch('tags', queryset=Tag.objects.filter(name__startswith="P"))
)

# 文章列表及每篇文章的名字以P开头的tags对象信息, 放在article_p_tag列表
Article.objects.all().prefetch_related(
    Prefetch('tags', queryset=Tag.objects.filter(name__startswith="P")), to_attr='article_p_tag'
)

F函数不引入内存

更新数据时

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例1
article = Article.objects.get(title='文章2')
article.thumb_count += 1
article.save()

例2 使用F()函数
Article.objects.filter(title='文章1').update(thumb_count=F('thumb_count')+1)


# 很明显使用F()函数的执行效率会更高，只需要一条sql完全的数据库操作，而例1则需要先查询，缓存，然后再更新
# 例1的方法是存在竞态条件的，如第一个线程完成取值、更新值、保存新值，而第二个线程操作还是使用就的值来进行操作，使用F()函数的话，因为是数据库层面的原子操作，第二个线程再来取值那也是取到更新后的值了

表达式应用时

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# 同一数据不同字段比较
article = Article.objects.filter(thumb_count__gt=F('view_count'))

# 两个操作数都是常数和F()函数的加、减、乘、除、取模、幂计算等算术操作
article = Article.objects.filter(view_count__gt=F('thumb_count') * 2)

# 配合annotate使用
article = Article.objects.annotate(all_count=F('view_count') + F('thumb_count'))

二、利用索引

合适的索引可以加快数据的检索速度。无论是在Django还是在原生SQL查询上都支持检查某条语句是否有用到索引，语法为explain

2.1、Django中

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# 统计一个查询所消耗的执行时间，更好地优化查询结果
Blog.objects.filter(title='My Blog').explain(verbose=True)

2.2、原生SQL中

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explain select * from user where user_no ='00022139'

三、ORM相较于原生SQL语法有性能欠缺

注：Django也支持原生SQL语法:raw

3.1、raw语法实现

3.2、游标实现

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from django.db import connection

with connection.cursor() as cursor:
cursor.execute('select * from user')
data = cursor.fetchall()

django 优化方式

前言

一、依据减少缓存的角度优化：利用QuerySet惰性

二、利用索引

2.1、Django中

2.2、原生SQL中

三、ORM相较于原生SQL语法有性能欠缺

3.1、raw语法实现

3.2、游标实现

四、结束！