- 使用
select_related
或prefetch_related
:对于一对一或者一对多的字段,使用select_related
可以减少查询数据库的次数。对于多对多关系,使用prefetch_related
可以先查询主表,然后查询关联表,最后通过Python代码进行关联。
# 对于一对多关系
Blog.objects.select_related('author').all()
# 对于多对多关系
Entry.objects.prefetch_related('blog').all()
- 使用
only
和defer
:在获取对象时,如果只关心某些字段,可以使用only
来指明,只获取这些字段的值,减少内存占用。使用defer
则相反,指明不需要获取的字段。
# 只获取id和title字段
Entry.objects.only('id', 'title').all()
# 获取除了title以外的所有字段
Entry.objects.defer('title').all()
- 使用
QuerySet
的cache
方法:对于相同的查询,可以使用cache
方法将查询结果缓存起来,避免重复查询数据库。
Entry.objects.cache().all()
- 使用
extra
:如果Django ORM不提供某些你需要的SQL特性,可以使用extra
方法手动添加SQL语句。
Entry.objects.extra(select={'blog_title': "blog.name"}, order_by=['-blog_title'])
- 使用原生SQL:如果需要执行复杂的SQL查询,可以使用Django的
raw
方法。
Entry.objects.raw('SELECT * FROM blog_entry WHERE author_id = %s', [author_id])
- 使用
db_index
:为经常查询的字段设置索引,可以提高查询速度。
class Entry(models.Model):
...
author = models.ForeignKey(Author, on_delete=models.CASCADE, db_index=True)
...
- 使用Django缓存:对于一些不经常变化的数据,可以使用Django的缓存系统,将这些数据缓存起来,减少数据库的查询压力。
from django.core.cache import cache
def get_popular_entries():
popular_entries = cache.get('popular_entries')
if popular_entries is None:
popular_entries = Entry.objects.all().order_by('-popularity')[:10]
cache.set('popular_entries', popular_entries, 300)
return popular_entries
- 使用Django的异步:对于长时间运行的查询,可以使用Django的异步视图来提高响应速度。
from asgiref.sync import async_to_sync
from django.http import HttpResponse
from django.views import View
import time
async def long_running_task(request):
# 执行长时间运行的任务
await asyncio.sleep(5)
return HttpResponse("Done")
class LongRunningTaskView(View):
def get(self, request):
return async_to_sync(long_running_task)(request)
- 优化数据库硬件:提升数据库服务器的硬件性能,比如使用更快的CPU、更多的内存和更快的磁盘I/O。