


Apakah Perbezaan Antara select_related dan prefetch_related dalam Django ORM?
Menerokai Nuansa select_related dan prefetch_related dalam Django ORM
Django's Object-Relational Mapping (ORM) menyediakan dua kaedah penting untuk mengoptimumkan pertanyaan pangkalan data : select_related dan prefetch_related. Walaupun kedua-duanya meningkatkan prestasi pertanyaan dengan tidak sabar-sabar mengambil data berkaitan, mereka berbeza dalam mekanisme dan kes penggunaannya.
Memahami "Menyertai dalam Python"
Konsep "melakukan menyertai dalam Python" dalam konteks prefetch_related merujuk kepada strategi Django untuk melaksanakan carian tambahan untuk setiap perhubungan selepas pertanyaan utama. Ini bermakna tidak seperti select_related, yang melakukan gabungan SQL, prefetch_related mendapatkan semula objek berkaitan secara berasingan dalam kod Python. Teknik ini mengelakkan lajur berlebihan dalam hasil pertanyaan utama dan membolehkan kawalan yang lebih terperinci ke atas proses pengambilan data.
Garis Panduan Penggunaan
Pemahaman anda tentang memilih kaedah yang sesuai berdasarkan jenis perhubungan secara amnya betul:
- Untuk perhubungan OneToOneField dan ForeignKey, select_related adalah lebih baik kerana ia menggunakan gabungan SQL untuk pertanyaan yang lebih pantas dan kurang bertele-tele.
- Untuk perhubungan dan ManyToManyField perhubungan ForeignKey terbalik, prefetch_related ialah pilihan yang disyorkan kerana keupayaannya untuk mendapatkan set objek dengan lebih cekap.
Contoh Ilustrasi
Untuk menunjukkan perbezaan, pertimbangkan model berikut:
class ModelA(models.Model): pass class ModelB(models.Model): a = ForeignKey(ModelA)
Forward ForeignKey Relationship:
ModelB.objects.select_related('a').all()
Pertanyaan ini menyertai ModelA dan ModelB dalam satu pernyataan SQL, mengambil objek ModelA yang berkaitan dengan penuh semangat.
Reverse ForeignKey Relationship:
ModelA.objects.prefetch_related('modelb_set').all()
Pertanyaan ini mengambil objek ModelA, kemudian melakukan carian berasingan untuk mendapatkan semula objek ModelB yang sepadan dalam kod Python.
Perbezaan Utama
Perbezaan utama antara select_related dan prefetch_related terletak pada komunikasi mereka dengan pangkalan data dan Python overhead:
- select_related: Melakukan gabungan SQL, menghasilkan lebih banyak lajur berlebihan tetapi mendapatkan semula lebih cepat.
- prefetch_related: Melaksanakan carian berasingan, mengurangkan lajur berlebihan tetapi memperkenalkan overhed Python kerana objek pendua untuk setiap "ibu bapa" objek.
Kesimpulan
Kedua-dua faedah tawaran yang berkaitan dengan_pilih dan yang berkaitan dengan prefetch untuk mengoptimumkan pertanyaan Django. Dengan memahami mekanisme asas dan kes penggunaan mereka, pembangun boleh membuat keputusan termaklum untuk meningkatkan prestasi pertanyaan dan kecekapan mendapatkan data dalam aplikasi mereka.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah Perbezaan Antara select_related dan prefetch_related dalam Django ORM?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
