Django Pating Query는 비효율적입니까? 데이터베이스의 전체 테이블 스캔을 피하는 방법은 무엇입니까?

Django Pagination Query Efficiency가 낮습니까? 전체 테이블 스캔을 피하는 방법?

Django의 내장 페이지 매김은 편리하지만 신중하게 구현되지 않은 경우 대형 데이터 세트의 성능 문제로 이어질 수 있습니다. 주요 범인은 전체 테이블 스캔의 잠재력입니다. 최적화되지 않은 쿼리 세트와 함께

를 사용하면 Django는 데이터베이스를 페이지로 슬라이스하기 전에 모든 행을 가져올 수 있습니다. 이것은 비효율적이며 특히 수백만의 레코드에서 응답 시간을 급격히 느리게합니다. 전체 테이블 스캔을 피하려면 데이터베이스 쿼리가 요청 된 페이지에 필요한 행만 검색해야합니다. 여기에는 데이터베이스 수준의 페이지 매김 기능을 사용하는 것이 포함되며, 이는 SQL 쿼리에서 Paginator 및 조항을 활용하는 것을 의미합니다. Django의 ORM은이 작업을 수행하는 방법을 제공하거나 가장 효과적으로 및 LIMIT를 통해 또는 복잡한 시나리오에 필요한 경우 적절한 OFFSET 및 QuerySet.offset() 클로즈를 사용하여 원시 SQL 쿼리를 직접 사용하여 제공합니다. 적절하게 색인화 된 데이터베이스 열도 중요합니다. 그것들이 없으면 제한된 쿼리조차도 여전히 느릴 수 있습니다. 페이지 매김 쿼리의 QuerySet.limit() 조항에 자주 사용되는 열에 대한 색인이 있는지 확인하십시오. LIMIT Django에서 느린 페이지 매김의 일반적인 원인은 무엇입니까? OFFSET WHERE Django 애플리케이션에서 느린 페이지 매김에 기여하는 몇 가지 요인이 기여합니다.데이터베이스 인덱싱 부족 :

관련 열에 적절한 인덱스가 없으면 데이터베이스는 각 페이지에 대해 원하는 행을 찾기 위해 전체 테이블 스캔을 수행해야합니다. 이것은 대규모 데이터 세트의 경우 매우 느립니다.
• 비효율적 인 쿼리 세트 : 페이지 매김 전에 전체 쿼리 세트의 평가를 강요하는 메소드를 사용하여 (예를 들어, 페이지 매김을 적용하기 전에 전체 쿼리 세트를 통한 전체 쿼리 세트를 통한 반복)를 사용합니다. Pagination의 목적을 물리 치고 성능의 병을 이끌어냅니다. 관련 모델과 Prefetching 또는 select_related를 사용하지 않으면 페이지의 각 객체에 대해 수많은 추가 데이터베이스 쿼리를 만들게됩니다 (관련 데이터를 검색하기위한 객체 당 하나의 쿼리).
최적화되지 않은 데이터베이스 쿼리 :
• 복잡하거나 잘못 쓰여진 Queries Index를 효과적으로 활용하지 않는 쿼리가 효과적으로 영향을 미치지 않습니다. 기본 데이터베이스 쿼리를 고려하지 않으면 : >를 사용하지 않고 페이지 매김을 적용하기 전에 전체 데이터 세트를 가져올 수 있습니다. 이는 매우 비효율적입니다. 데이터베이스 수준의 페이지 매김 부족 : 는 QuerySet
무거운 데이터 전송 : 데이터베이스에서 애플리케이션 서버로 많은 양의 데이터를 전송 한 후에도 Pagination에서 효율적으로 처리하지 않으면 지연이 계속 지연 될 수 있습니다.
• 어떻게 Django 모델을 최적화 할 수 있습니까? 효율적인 페이지 매김을위한 쿼리에는 다중 프론트 접근법이 포함됩니다데이터베이스 인덱싱 : 데이터베이스 인덱싱 :
  페이지 매출 쿼리, 특히 순서에 관련된 쿼리의
  • 클로스에 자주 사용되는 열에서 인덱스를 만듭니다. 효율적인 쿼리 세트 : 를 사용하여 데이터의 정렬 순서를 정의합니다. 관련 모델을 처리 할 때 및 를 사용하여 데이터베이스 쿼리를 줄입니다. 쿼리 세트의 조기 평가를 강요하는 불필요한 WHERE 작업을 피하십시오. 데이터베이스 레벨 페이지 매김 : 및
  • 메소드를 사용하여 및 clauses가 생성 된 SEGL에서 데이터베이스의 내장 된 페이지 매김 기능을 활용합니다. 이것은 필요한 데이터 만 검색되도록 보장합니다. QuerySet.order_by() RAW SQL (필요한 경우) : 복잡한 페이지 화 시나리오의 경우 및 QuerySet.select_related()와 함께 QuerySet.prefetch_related() QuerySet 모델을 사용하는 것을 고려하십시오.
  모델화 :
  • 모델이 Quession이 완료되고 정상화되도록합니다. 효율성. 캐시 링 : 캐싱 전략 구현 (예 : Django의 캐싱 프레임 워크 또는 Redis와 같은 전용 캐싱 솔루션 사용)을 구현하기 위해 자주 액세스 한 페이지를 저장하기 위해 저장합니다. QuerySet.offset() QuerySet.limit() Django에서 효율성이 낮은 이주자를 구현하기위한 최상의 실천은 무엇입니까? Django의 대형 데이터 세트는 다음과 같은 모범 사례를 따르십시오 :
    • 항상 데이터베이스 레벨 페이지 매김을 사용하십시오 : 는 페이지 세트를 메모리에 가져 오지 않기 전에 메모리를 메모리로 가져 오지 마십시오. 항상 및 를 사용하여 현재 페이지에 필요한 데이터 만 검색하십시오. LIMIT 데이터베이스 쿼리 최적화 : 쿼리가 효율적이고 적절한 인덱스를 사용하십시오. 쿼리를 프로파일 링 병목 현상을 식별합니다. OFFSET 적절한 데이터 구조 사용 :
    데이터베이스에서 데이터를 검색 한 후 불필요한 데이터 변환 또는 조작을 피하십시오.
    • 캐싱 구현 : 캐시를 빈번하게 액세스하여 데이터베이스로드를 줄이기 위해 캐시를 빈번하게 액세스하십시오. 매우 큰 데이터 세트는 커서 기반 페이지 매김과 같은 대체 페이지 매김 기술을 탐색하며, 이는 매우 큰 오프셋의 경우
    와 관련된 문제를 피합니다. 커서 기반의 페이지 매김은 고유 한 식별자를 사용하여 다음 페이지를 가져와 매우 큰 데이터 세트에 더 효율적으로 만듭니다. 비동기 작업 사용 : 복잡한 페이지 매김 로직 또는 계산 집약적 작업의 경우, 기본 실. 성능 : 신기한 페이지 매김 문제를 식별하고 해결하기 위해 응용 프로그램의 성능을 정기적으로 모니터링합니다. 프로파일 링 도구를 사용하여 느린 쿼리를 정확히 파악하고 그에 따라 최적화하십시오.

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