Django ORM ist eine der leistungsst?rksten Funktionen von Django. Es abstrahiert einen Gro?teil der Komplexit?t der Interaktion mit Datenbanken und erm?glicht es Entwicklern, Daten mit Pythonic-Syntax statt mit reinem SQL zu bearbeiten. Alle diese ORM-Funktionen generieren SQL-Abfragen, die bei unsachgem??er Handhabung zu einem Engpass werden k?nnen.
Dieser Blog beleuchtet h?ufige Fehler bei der Verwendung von Django ORM und bietet au?erdem Tipps, wie Abfragen effizient, wartbar und leistungsf?hig bleiben.

1. Das N 1-Abfrageproblem

Das N 1-Abfrageproblem tritt auf, wenn Ihr Code eine Abfrage ausl?st, um eine Reihe von Datens?tzen abzurufen, und dann erneut N zus?tzliche Abfragen ausführt, um zugeh?rige Daten abzurufen.

blogs = Blog.objects.all()    # 1 Query
for blog in blogs:
    print(blog.author.name)   # N additional queries

Im obigen Beispiel führt der Zugriff auf blog.author.name innerhalb der Schleife dazu, dass Django den Autorendatensatz für jedes Blog einzeln abruft, was zu N zus?tzlichen Abfragen führt.

So beheben Sie das Problem
Verwenden Sie select_related für einzelne verwandte Objekte (z. B. ForeignKey oder OneToOneField), da ein SQL JOIN ausgeführt wird, um das Hauptobjekt und seine zugeh?rigen Objekte in einer Abfrage abzurufen. Für Viele-zu-Viele-, Viele-zu-Eins- oder umgekehrte Beziehungen verwenden Sie prefetch_lated, das verwandte Daten in separaten Abfragen abruft, diese aber effizient in Python kombiniert und so das N 1-Problem vermeidet.

# With select_related
blogs = Blog.objects.select_related('author').all()

# With prefetch_related
authors = Author.objects.prefetch_related('blogs').all()

2. überm??iger Gebrauch von .all() und .filter()

Entwickler verketten h?ufig mehrere Filter oder verwenden .all() gefolgt von wiederholten Abfragen für denselben Abfragesatz:

blogs = Blog.objects.all()
active_blogs = blogs.filter(is_archived=False)
popular_blogs = blogs.filter(views__gte=1000)

Obwohl Django versucht, Abfrages?tze zu optimieren, indem es sie nur bei Bedarf langsam auswertet, kann das wiederholte Aufrufen von Filtern für dieselben Abfragesatzdaten dennoch zu unn?tigen Treffern in der Datenbank führen.

So beheben Sie das Problem
Durch die Kombination von Filtern in einer Anweisung kann Django eine einzelne SQL-Abfrage generieren.

popular_active_blogs = Blog.objects.filter(is_archived=False, views__gte=1000)

3. Values() oder Values_list() nicht ausnutzen

Manchmal ben?tigen wir nur bestimmte Felder und nicht alle Felddaten des Modells. Dabei kann die Verwendung von .values() oder .values_list() effizienter sein.

titles = Blog.objects.values('title')
or
titles = Blog.objects.values_list('title', flat=True)
# values() returns a list of dictionaries.
# values_list() can return tuples or flat values if flat=True is provided.

Indem Sie nur die ben?tigten Spalten abrufen, reduzieren Sie die aus der Datenbank übertragene Datenmenge und verbessern so die Leistung.

4. Ineffiziente Aggregationen und Anmerkungen

Der wiederholte Aufruf von .aggregate() oder .annotate() kann mehrere Abfragen verursachen. Komplexe Abfragen mit mehreren Anmerkungen k?nnen zu ineffizienten SQL-Abfragen führen, was zu umfangreichen Datenbankoperationen führen kann.

# Example of multiple aggregate
total_count = Blog.objects.aggregate(Count('id'))
author_count = Blog.objects.aggregate(Count('author'))
average_views = Blog.objects.aggregate(Avg('views'))

Empfehlung

blogs = Blog.objects.all()    # 1 Query
for blog in blogs:
    print(blog.author.name)   # N additional queries

5. Keine Datenbankindizes verwenden

Die Indizierung verbessert die Abfrageleistung, indem sie es der Datenbank erm?glicht, Daten schnell zu finden und abzurufen, wodurch langsame vollst?ndige Tabellenscans vermieden werden. Indizes optimieren Vorg?nge wie Filtern, Sortieren und Zusammenführen, wodurch Abfragen in Feldern, auf die h?ufig zugegriffen wird, wesentlich schneller erfolgen. Ein fehlender Datenbankindex für h?ufig abgefragte Felder kann die Leistung drastisch reduzieren.
So fügen Sie Indizes in Django hinzu

# With select_related
blogs = Blog.objects.select_related('author').all()

# With prefetch_related
authors = Author.objects.prefetch_related('blogs').all()

Indizes k?nnen das Lesen beschleunigen, aber die Schreibgeschwindigkeit verlangsamen. Indizieren Sie also nur die Felder, die Sie h?ufig abfragen müssen.

6. Kein Caching verwenden

Verwenden Sie Caching, wenn wir Daten abfragen müssen, deren Berechnung teuer ist oder die sich selten ?ndern. Selbst das Caching von 5 Minuten kann wiederholte Abfragen, komplexe Berechnungen und sich selten ?ndernde Abfragen ersparen.

blogs = Blog.objects.all()
active_blogs = blogs.filter(is_archived=False)
popular_blogs = blogs.filter(views__gte=1000)

7. Rohes SQL

Manchmal kann der Django ORM eine komplexe Abfrage oder einen Massenvorgang nicht effizient ausdrücken. W?hrend Django .extra() oder .raw() anbietet, sollte die Verwendung von Raw-SQL der letzte Ausweg sein, weil es:

• Verliert viele der Vorteile des ORM
• Kann zu unlesbarem oder fehleranf?lligem Code führen

Stellen Sie sicher, dass die Eingaben ordnungsgem?? bereinigt werden und dass rohe SQL-Abfragen wartbar bleiben.

Wenn Sie diese Tipps anwenden, verbessern Sie die Leistung Ihrer Django-App und halten gleichzeitig den Code sauber und wartbar. Au?erdem wird empfohlen, die Django Debug Toolbar in Ihrer Entwicklungsumgebung zu verwenden, um die Anzahl der ausgeführten Abfragen, ihre Ausführungszeit und SQL-Anweisungen zu überwachen und zu analysieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonH?ufige Django ORM-Fehler, die behoben werden müssen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!