


Comment exécuter efficacement des requêtes SQL brutes dans les vues Django ?
Affinage des requêtes SQL dans les vues Django
Dans certains scénarios, l'exécution de requêtes SQL brutes dans les vues Django devient nécessaire. Cet article explique comment exécuter efficacement de telles requêtes.
Exécution de requêtes SQL brutes
Pour exécuter une requête SQL brute dans une vue Django, utilisez le module de connexion et sa méthode curseur() pour établir une connexion et un curseur. Avec le curseur, les requêtes peuvent être exécutées à l'aide de la méthode execute().
from django.db import connection cursor = connection.cursor() cursor.execute('SELECT count(*) FROM people_person')
Filtrage avec une clause WHERE
Pour appliquer un filtre à votre requête, ajoutez une clause WHERE spécifiant le filtre condition.
cursor.execute('''SELECT count(*) FROM people_person WHERE vote = "yes"''')
Accès aux résultats de la requête
Les résultats de la requête peuvent être récupérés à l'aide de la méthode fetchone() sur le curseur. Cela renvoie un tuple contenant les valeurs de résultat. Par exemple, dans l'exemple ci-dessus, le résultat est le nombre de tous les objets Person avec un vote défini sur "oui".
row = cursor.fetchone() print(row) # Output: (12,)
Implémentation dans les vues Django
Pour intégrer la requête SQL brute dans une vue Django, le code de la question peut être modifié comme suit :
from django.db import connection from app.models import Picture def results(request): cursor = connection.cursor() cursor.execute('''SELECT count(*) FROM app_picture''') all_count = cursor.fetchone()[0] cursor.execute('''SELECT count(*) FROM app_picture WHERE vote = "yes"''') yes_count = cursor.fetchone()[0] return render_to_response( 'results.html', {'all': all_count, 'yes': yes_count}, context_instance=RequestContext(request) )
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Le rôle principal de MySQL dans les applications Web est de stocker et de gérer les données. 1.MySQL traite efficacement les informations utilisateur, les catalogues de produits, les enregistrements de transaction et autres données. 2. Grâce à SQL Query, les développeurs peuvent extraire des informations de la base de données pour générer du contenu dynamique. 3.MySQL fonctionne basé sur le modèle client-serveur pour assurer une vitesse de requête acceptable.

INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.
