如今有一張記錄用戶信息的UserInfo
數據表,表中記錄了10個用戶的姓名,呢稱,年齡,工做等信息.html
models文件python
from django.db import models class Job(models.Model): title=models.CharField(max_length=32) class UserInfo(models.Model): username=models.CharField(max_length=32) nickname=models.CharField(max_length=32) job=models.ForeignKey(to="Job",to_field="id",null=True)
數據表中記錄:linux
另外一張數據表記錄用戶工做的Job表,關聯用戶的工做字段.golang
要查出每一個用戶的用戶名,呢稱和工做等信息數據庫
def index(request): user_list=models.UserInfo.objects.all() print(user_list.query) # 打印查詢時使用的語句 print(type(user_list)) # 打印查詢結果的數據類型 for user in user_list: print("%s-->%s-->%s" %(user.username,user.nickname,user.job.title)) return render(request,'index.html')
打印信息:django
SELECT "app01_userinfo"."id", "app01_userinfo"."username", "app01_userinfo"."nickname", "app01_userinfo"."job_id" FROM "app01_userinfo" <class 'django.db.models.query.QuerySet'> user1-->user1-->python user2-->user2-->linux user3-->user3-->golang user4-->user4-->python user5-->user5-->linux user6-->user6-->golang user7-->user7-->python user8-->user8-->linux user9-->user9-->golang user10-->user10-->linux
在服務端進行這些操做,這些查詢語句的性能是很低的,遍歷取出這10個用戶的姓名,呢稱,工做等信息要在兩張數據庫中執行11次查詢操做.後端
首先只從UserInfo表中查出全部的用戶記錄,須要執行一次查詢操做.app
查詢Job數據表,每循環一次用戶信息的列表,都須要從Job表中查詢一次用戶的工做信息.函數
數據表中總共記錄了10條用戶記錄,因此還須要循環10次才能從Job表中查詢完成全部用戶的工做信息.因此一共須要執行11次數據庫查詢操做.性能
那有沒有什麼好的方法可以提升數據庫查詢的效率呢???
def index(request): user_list=models.UserInfo.objects.values("username","nickname","job") print(user_list.query) # 打印查詢時使用的語句 print(type(user_list)) # 打印查詢結果的數據類型 print("user_list:",user_list) for user in user_list: print(user["username"], user["nickname"], user["job"]) return render(request,'index.html')
運行程序,在服務端後臺打印信息:
SELECT "app01_userinfo"."username", "app01_userinfo"."nickname", "app01_userinfo"."job_id" FROM "app01_userinfo" <class 'django.db.models.query.QuerySet'> user_list: <QuerySet [{'username': 'user1', 'nickname': 'user1', 'job': 1}, {'username': 'user2', 'nickname': 'user2', 'job': 2}, {'username': 'user3', 'nickname': 'user3', 'job': 3}, {'username': 'user4', 'nickname': 'user4', 'job': 1}, {'username': 'user5', 'nickname': 'user5', 'job': 2}, {'username': 'user6', 'nickname': 'user6', 'job': 3}, {'username': 'user7', 'nickname': 'user7', 'job': 1}, {'username': 'user8', 'nickname': 'user8', 'job': 2}, {'username': 'user9', 'nickname': 'user9', 'job': 3}, {'username': 'user10', 'nickname': 'user10', 'job': 2}]> user1 user1 1 user2 user2 2 user3 user3 3 user4 user4 1 user5 user5 2 user6 user6 3 user7 user7 1 user8 user8 2 user9 user9 3 user10 user10 2
能夠看到,查詢的結果user_list依然是一個QuerySet
,但這個對象集合內部倒是一個字典.
並且此次的查詢只執行了兩次數據庫查詢操做.
經過這種方式,只須要兩次查詢就能獲得想要的數據,優化了數據庫的查詢效率.
Django數據庫優化操做之select_related主動聯表查詢
上面的例子裏,取對象集合的時候,難道只能查詢當前數據表,不能查詢其餘數據表嗎??
固然不是,在這裏還可使用select_related
這個方法.
在第一次查詢的時候,在all()後面加上一個select_related
來作主動的聯表查詢.
在建立這兩張數據表時,job在UserInfo
數據表中是作爲一個ForeignKey
存在的,因此加上select_related
後不只只查詢到了UserInfo數據庫的記錄,同時也查詢了Job數據表中的記錄.
def index(request): user_list=models.UserInfo.objects.all().select_related("job") print(user_list.query) # 打印查詢時使用的語句 print(type(user_list)) # 打印查詢結果的數據類型 print("user_list:",user_list) for user in user_list: print("%s-->%s-->%s" %(user.username,user.nickname,user.job.title)) return render(request,'index.html')
服務端打印結果
SELECT "app01_userinfo"."id", "app01_userinfo"."username", "app01_userinfo"."nickname", "app01_userinfo"."job_id", "app01_job"."id", "app01_job"."title" FROM "app01_userinfo" LEFT OUTER JOIN "app01_job" ON ("app01_userinfo"."job_id" = "app01_job"."id") <class 'django.db.models.query.QuerySet'> user_list: <QuerySet [<UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>]> user1-->user1-->python user2-->user2-->linux user3-->user3-->golang user4-->user4-->python user5-->user5-->linux user6-->user6-->golang user7-->user7-->python user8-->user8-->linux user9-->user9-->golang user10-->user10-->linux
查看打印出來的查詢語句,其中有"FROM "app01_userinfo" LEFT OUTER JOIN "app01_job" ON ("app01_userinfo"."job_id" = "app01_job"."id")"
用來作聯表查詢,只須要一次就能夠查詢全部的數據了.
一樣的,若是還想繼續聯表,例如在Job表中再加一個外鍵字段desc,只須要在查詢語句中把desc加入進來就能夠了
user_list=models.UserInfo.objects.all().select_related("job__desc")
這樣一來就把三張表聯繫起來作聯表查詢了,可是必定要確保所加的字段爲ForeignKey
.
若是使用相似models.UserInfo.objects.all()
語句進行查詢時,不要作跨表查詢,只查詢當前表中有的數據,不然查詢語句的性能會降低不少.
若是想查其餘表中的數據,就加上select_related(ForeignKey字段名)
;
若是想取多個ForeignKey
字段的數據,則可使用select_related(ForeignKey字段1,ForeignKey字段2,...)
聯表查詢操做性能也會下降,select_related
就是用來作主動聯表查詢的.
Django數據庫優化操做之perfetch_related非主動聯表查詢
perfetch_related
方法是既非主動聯表查詢,又不進行不少查詢語句的一種折衷方案
修改視圖函數index
def index(request): user_list=models.UserInfo.objects.all().prefetch_related("job") print(user_list.query) # 打印查詢時使用的語句 print(type(user_list)) # 打印查詢結果的數據類型 print("user_list:",user_list) for user in user_list: print("%s-->%s-->%s" %(user.username,user.nickname,user.job.title)) return render(request,'index.html')
後端打印結果
SELECT "app01_userinfo"."id", "app01_userinfo"."username", "app01_userinfo"."nickname", "app01_userinfo"."job_id" FROM "app01_userinfo" <class 'django.db.models.query.QuerySet'> user_list: <QuerySet [<UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>]> user1-->user1-->python user2-->user2-->linux user3-->user3-->golang user4-->user4-->python user5-->user5-->linux user6-->user6-->golang user7-->user7-->python user8-->user8-->linux user9-->user9-->golang user10-->user10-->linux
使用prefetch_related
方法未聯表執行兩次查詢操做
先查詢用戶表中的全部數據,把用戶表中全部的job_id所有查詢出來,並執行去重操做;
結果查詢出用戶的3種工做,接下來執行"select"語句查詢"Job"數據表中的"title"字段
這樣一來就只執行了兩次數據表的查詢操做
在prefetch_related
方法中加入一個字段"job",執行了兩次數據庫查詢操做;
若是再加一個字段,則會再多加一次數據爲操做操做.
Django數據庫優化操做之only方法
def index(request): user_list=models.UserInfo.objects.all().only("username") print(user_list.query) # 打印查詢時使用的語句 print(type(user_list)) # 打印查詢結果的數據類型 print("user_list:",user_list) for user in user_list: print("%s-->%s" %(user.username,user.nickname)) return render(request,'index.html')
服務端後臺打印信息
SELECT "app01_userinfo"."id", "app01_userinfo"."username" FROM "app01_userinfo" <class 'django.db.models.query.QuerySet'> user_list: <QuerySet [<UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>]> user1-->user1 user2-->user2 user3-->user3 user4-->user4 user5-->user5 user6-->user6 user7-->user7 user8-->user8 user9-->user9 user10-->user10
執行查詢操做的時候加上only
方法,其查詢結果仍是一個對象集合,可是從打印出的查詢語句能夠看到,執行查詢操做時只查詢了用戶的id字段和username字段,並無查詢nickname字段.
可是在後面的循環中,又能夠打印用戶的nikename信息.爲何呢,由於又執行了一次查詢的請求操做.由此得知,查詢操做使用了only方法,在only方法中加入哪一個查詢字段,在後面就使用哪一個查詢字段.
加only
參數是從查詢結果中只取某個字段,而另一個defer
方法則是從查詢結果中排除某個字段
Django數據庫優化操做之defer方法
修改index視圖函數
def index(request): user_list=models.UserInfo.objects.all().defer("username") print(user_list.query) # 打印查詢時使用的語句 print(type(user_list)) # 打印查詢結果的數據類型 print("user_list:",user_list) for user in user_list: print("%s" % user.nickname) return render(request,'index.html')
服務端打印信息
SELECT "app01_userinfo"."id", "app01_userinfo"."nickname", "app01_userinfo"."job_id" FROM "app01_userinfo" <class 'django.db.models.query.QuerySet'> user_list: <QuerySet [<UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>, <UserInfo: UserInfo object>]> user1 user2 user3 user4 user5 user6 user7 user8 user9 user10
經過打印的查詢語句能夠知道,使用defer
方法後,只從數據庫中查詢了用戶的id字段和用戶的nickname字段操做,並無查詢username字段,由此也能夠提升Django查詢數據庫的性能.