[ジャンゴ+マイクロチャネル小さな開発者は】08Django層最適化モデル

Djangoのモデルレイヤ最適化

まず、私の究極の目標は、私はこのシリーズを見てあなたには、いくつかの有用な要素を表示することができますが、いくつかの要素は、私は、レコード全体ではなく、プロジェクトのコレクションを記録する必要があるノートです、PythonDjango +キャンパスのマイクロチャネルのアプリケーションアプレットを開発することです。

Djangoのモデルレイヤ変更および移行：

• makemigrationのAPPNAME

• データベースを実行する移行

• SQL文の実装を参照するにはselmigrate appnameの0014（20）

• showmigrationのappnameの変更履歴の表示アプリケーションと移行の歴史

Djangoのモデル層 - 遅延ロード、プリロード

• 問題遅延ロードのルート

  • 不透明なORMフレームワーク

    • クエリの後ORMフレームワークは、2つのSQL文に変わるだろう

    • ORMフレームワークを介して2つのステッチには、クエリに変換することができません

  • レイジーローディング

    • 多くの外部キー関係と多くのがあります

    • オブジェクトに関連するデータを取得しません

    • 再びデータベースを照会し、関連するオブジェクトを呼び出します

  • ビューDjangoORMデータのロード

    • 実際、2つの要求

• 事前にロードされたメソッド

  • シングル関連オブジェクトのプリロード-select_related

  • 関連する複数のオブジェクトをプリロード-prefetch_related

  • ユーザー= User.object.prefetch_related（「メニュー」）

  • ユーザー[0] .menu.all（）

• 比較パフォーマンスデータ

  • 怠惰よりもはるかに高速負荷のプリロード

  • オブジェクト関連するクエリオブジェクトには、（パフォーマンスを向上させるために）プリロードされなければなりません

Djangoの層の最適化モデル（ロングリンク）

• 処理ロジック、データベース接続

  • 各要求を繰り返しデータベースに接続されます

  • 多くの場合、各繰り返し：-1--、--1--、しばしば接続：-1111-

  • 巨大な圧力にもサービスに対する高い要求を同時に扱います

  • 高い同時サービスを実行することができません。

• 負の最適化を避けます

  • 位置記憶データベース接続：スレッドローカル変数

  • データベースによってサポートされる接続の最大数

    • コマンドラインのNavicatを開きます。
    • 「％のmax_connectionの％」のような変数を表示。
    • 200 = 200グローバルのmax_connectionsを設定

  • CONN_MAX_AGE（最大接続数）コンフィギュレーションガイド

    • 展開スレッドの数：N接続の<データベースの最大数
    • 開発モデルは、使用CONN_MAX_AGEにはお勧めしません
    • 各要求は、スレッドを作成します。

• 理論的結果

  • 確立または近いイベント（5ミリ秒）DB接続

  • DBクエリイベント15msの

  • ショートリンク使用率：15 /（15 + 5 * 2）= 0.6

  • ロングリンク使用率15 3（15 3 + 5 * 2）= 0.82

Djangoのデータベースモデル層プラクティス

• インデックスの適切な使用

  • インデックスは、インデックス付きの列でなければなりません
  • インデックスは、列をインデックス化するべきではないではありません

• 使用イテレータイテレータ反復クエリセット

  • クエリセット、非常に大きな、イテレータはメモリを保存するとき

• プロパティキャッシュオブジェクトを理解します

  • プロパティ呼び出すことはできません。これは、デフォルトのデータが外部キーが含まれていないです
  • 呼び出し可能なプロパティ：それは外部キー、データ、および多くに多く、関数呼び出しであってもよいし、
  • 再び呼び出されたときに呼び出し可能なPythonのは、変数に割り当てられた属性は、データベースを呼び出す必要はありませんが、（パフォーマンスを向上させるために）データPythonの変数を呼び出すことができます

• データベースを作成するデータベースの作業

  • フィルタ：除外し、フィルタ属性
  • 重合：機能の注釈を使用して重合
  • 必要な場合には、ネイティブSQLを使用します

• データを取得する権利

  • フィールドが使用インデックス検索され
  • ユニークな変更されたフィールド検索の使用

• 不要な検索をしないでください

  • 使用クエリセット値（）、VALUE_LIST（）関数が返す容器のPythonの構造
  • 代わりLENのQuerySet.countを（使用してクエリ結果）の長さ（クエリセット）
  • 裁判官は、クエリセットならば代わりに）（ヨーヨーQuerySet.existsを空かどうか

• 不要なソートをしないでください

  • 不要なソートをしないでください

• バッチ操作

  • 大量のデータ、バルク・オペレーション