Best Practices für ORM im Django-Framework

Django ist ein beliebtes Python-Webframework und seine ORM-Ebene (Object Relational Mapping) ist eine seiner Kernfunktionen. ORM bietet Entwicklern eine bequemere Möglichkeit, die Interaktion mit Datenbanken in Webanwendungen zu handhaben. Aufgrund seiner leistungsstarken Funktionen erfreut sich ORM bei Entwicklern immer größerer Beliebtheit. Allerdings kann die ORM-Komplexität auch zu schlechten Designentscheidungen und Leistungsproblemen führen. Um diese Probleme zu vermeiden, werden in diesem Artikel die Best Practices von Django ORM vorgestellt.

1. Verwenden Sie QuerySet, um die Datenabfrage zu vereinfachen.

Der Abfragesatz in Django ORM bietet eine äußerst leistungsstarke Abfragemethode. Querysets sollten immer dann verwendet werden, wenn Sie Daten in einer Datenbank abfragen müssen. Es ist eines der Hauptkonzepte in ORM. Dieses Konzept stellt eine Reihe von Objekten dar, die aus der Datenbank abgerufen werden. Auf Abfragesätze können verkettete Aufrufe angewendet werden, wodurch es einfach ist, mehrere Filter im Code zu kombinieren. Durch die Verwendung von Abfragesätzen müssen Sie sich nicht um das manuelle Schreiben von SQL-Abfrageanweisungen kümmern, was sehr praktisch ist.

Das Folgende ist ein Beispiel für einen Abfragesatz:

books = Book.objects.filter(author__name='Jane Doe').exclude(published_at__year=2020).order_by('title')

Der obige Code wird verwendet, um Bücher abzufragen, deren Autor „Jane Doe“ heißt und die im Jahr 2020 nicht veröffentlicht wurden, alphabetisch nach Titel sortiert.

2. Minimieren Sie die Anzahl der Abfragesätze

Jede Anfrage an die Datenbank verursacht Overhead. Daher sollte die Anzahl der Anfragen an die Datenbank minimiert werden.

Wenn Sie mehrere Abfragesätze abfragen müssen, können Sie prefetch_lated und select_related verwenden, um den Abfragesatz zu optimieren.

3. Verwenden Sie Eigenschaften oder Methoden im Modell, um Berechnungen durchzuführen.

Ein Vorteil des ORM-Frameworks besteht darin, dass es alle Datenbankoperationen in Objektoperationen umwandelt. Die Verwendung dieses Ansatzes kann den Code vereinfachen und die Arbeitsbelastung des Entwicklers verringern. Wir können Eigenschaften oder Methoden für das Modellobjekt ausführen, um die benötigten Ergebnisse zu erhalten.

Wenn Sie beispielsweise eine Methode hinzufügen müssen, um die Anzahl der Seiten in einem Buchmodell zu berechnen:

class Book(models.Model):
    ...
    def get_num_pages(self):
        return self.word_count / self.words_per_page

Auf diese Weise können wir die Funktion get_num_pages() aufrufen und müssen beim Abrufen der Anzahl nicht manuell berechnen Seiten. Dies ist viel schneller als das Abfragen des Werts aus der Datenbank.

4. Verwenden Sie Indizes, um die Leistung zu verbessern.

Indizes sind ein leistungsstarkes Tool zur Optimierung der Abfrageleistung. Das Hinzufügen von Indizes zum Modell kann Abfragen beschleunigen. Der Index kann ein einzelner Spaltenindex oder ein zusammengesetzter Index sein. Er kann die häufig verwendeten Datenspalten priorisieren, die häufig in OrderBy, Where und Join verwendet werden, um Optimierungszwecke zu erreichen. Die Einrichtung von Indizes erhöht die Wartungskosten der Tabelle, und die langfristigen Wartungskosten sollten berücksichtigt werden.

Wenn Sie beispielsweise eine bestimmte Spalte eines Modells (z. B. den Buchtitel) abfragen müssen, können Sie eine order_with_respect_to-Anweisung in der Meta-Klasse des Modells hinzufügen, zum Beispiel:

class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=255)
    author = models.ForeignKey('Author', on_delete=models.CASCADE)

    class Meta:
        ordering = ('title',)
        indexes = [
            models.Index(fields=['title', 'author'], name='book_title_author_idx')
        ]

Der obige Code implementiert die Sortierung nach Titel und Autorenattribute und ist Diese Kombination fügt einen Index hinzu.

5. Achten Sie auf die Leistung von Datenbankoperationen

Beim Einsatz von ORM sollten wir versuchen, die Anzahl der Zugriffe auf die Datenbank zu reduzieren, um die Anwendungsleistung zu verbessern. Hier sind einige Möglichkeiten, den Zugriff auf die Datenbank zu reduzieren:

a. 通过对数据的预加载和缓存来减少查询

b. 避免在循环中进行多次查询

c. 如果使用的是 PostgreSQL 数据库，在 signals 中加载计算后的数据，可以避免查询重复

Zusammenfassung:

Dieser Artikel listet einige Best-Practice-Tipps in Django ORM auf. Durch sorgfältiges Befolgen dieser Tipps können Entwickler häufige Fehler und Anti-Patterns bei der Verwendung von ORMs vermeiden. Wenn Sie Ihr ORM mit diesen Empfehlungen hinsichtlich Leistung und Geschwindigkeit optimieren, sind Kompromisse und Tests erforderlich, um falsche Optimierungen zu vermeiden. Mit dem richtigen ORM-Design können die Anwendungsleistung und -zuverlässigkeit erheblich verbessert werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBest Practices für ORM im Django-Framework. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!