Django ORM에서 select_관련과 prefetch_관련의 차이점은 무엇입니까?
Django ORM에서 select_관련 및 prefetch_관련의 미묘한 차이 탐색
Django의 ORM(객체 관계형 매핑)은 데이터베이스 쿼리를 최적화하기 위한 두 가지 중요한 방법을 제공합니다. : select_관련 및 prefetch_관련. 둘 다 관련 데이터를 적극적으로 가져와서 쿼리 성능을 향상시키지만 메커니즘과 사용 사례가 다릅니다.
"Python에서 참여" 이해
"수행"의 개념 prefetch_관련 컨텍스트에서 "Python에 참여"는 기본 쿼리 이후 각 관계에 대해 추가 조회를 실행하는 Django의 전략을 나타냅니다. 즉, SQL 조인을 수행하는 select_관련과 달리 prefetch_관련은 Python 코드에서 관련 개체를 별도로 검색합니다. 이 기술을 사용하면 기본 쿼리 결과에서 중복되는 열을 방지하고 데이터 검색 프로세스를 더욱 세밀하게 제어할 수 있습니다.
사용 지침
관계 유형에 따른 적절한 방법이 일반적으로 정확합니다.
- OneToOneField 및 ForeignKey 관계의 경우 더 빠르고 덜 장황한 쿼리를 위해 SQL 조인을 활용하므로 select_관련이 바람직합니다.
- ManyToManyField 관계 및 ForeignKey 관계의 경우 역방향 ForeignKey 관계인 prefetch_관련은 개체 집합을 보다 효율적으로 검색할 수 있는 기능으로 인해 권장되는 선택입니다.
예시 그림
차이점을 확인하려면 다음을 고려하세요. 다음 모델:
class ModelA(models.Model): pass class ModelB(models.Model): a = ForeignKey(ModelA)
Forward ForeignKey Relationship:
ModelB.objects.select_related('a').all()
이 쿼리는 단일 SQL 문에서 ModelA와 ModelB를 조인하여 관련 ModelA 개체를 적극적으로 가져옵니다.
ForeignKey 관계 역방향:
ModelA.objects.prefetch_related('modelb_set').all()
이 쿼리는 ModelA 개체를 가져온 다음 별도의 조회를 수행하여 Python 코드에서 해당 ModelB 개체를 검색합니다.
주요 차이점
select_관련과 prefetch_관련의 주요 차이점은 데이터베이스와의 통신 및 Python 오버헤드에 있습니다.
- select_관련: SQL 조인을 수행하여 중복 열이 많아지지만 검색 속도는 빨라집니다.
- prefetch_관련: 별도의 조회를 실행하고 중복 열을 줄이지만 각 "상위"에 대한 중복 개체로 인해 Python 오버헤드가 발생합니다. object.
결론
select_관련 및 prefetch_관련 모두 Django 쿼리 최적화에 이점을 제공합니다. 기본 메커니즘과 사용 사례를 이해함으로써 개발자는 정보에 입각한 결정을 내려 애플리케이션의 쿼리 성능과 데이터 검색 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
위 내용은 Django ORM에서 select_관련과 prefetch_관련의 차이점은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
