


Bagaimana Select_related dan prefetch_related Mengoptimumkan Pertanyaan ORM Django?
Memahami select_related dan prefetch_related dalam Django ORM
Dalam Django, select_related dan prefetch_related ialah dua teknik yang digunakan untuk mengoptimumkan pertanyaan pangkalan data dan meningkatkan prestasi. Kedua-duanya melibatkan "menyertai" jadual untuk mendapatkan semula data yang berkaitan, tetapi mereka melakukannya dengan cara yang berbeza.
select_related: Menyertai dalam SQL Query
select_related melakukan SQL JOIN untuk mengambil semua data berkaitan dalam satu pertanyaan. Ini menghasilkan set hasil yang lebih besar, tetapi ia lebih pantas kerana ia menghilangkan keperluan untuk pertanyaan tambahan. Ia sesuai untuk perhubungan yang hanya terdapat satu atau sebilangan kecil objek berkaitan, seperti perhubungan ForeignKey.
prefetch_related: Python-Level Joining
prefetch_related, sebaliknya, tidak menyertai jadual dalam pertanyaan SQL. Sebaliknya, ia hanya mengambil kunci utama (ID) objek yang berkaitan dan kemudian melaksanakan pertanyaan berasingan untuk mendapatkan semula data sebenar dalam Python. Ini membawa kepada pertanyaan SQL yang lebih kecil, tetapi memerlukan pertanyaan tambahan. Ia sesuai untuk perhubungan di mana terdapat sejumlah besar objek berkaitan, seperti ManyToManyFields atau reverse ForeignKeys.
Perbezaan dalam Perwakilan Python
Perbezaan utama lain terletak pada Perwakilan Python bagi objek yang berkaitan. Dengan select_related, objek pendua dicipta dalam Python untuk setiap objek berkaitan. Sebaliknya, prefetch_related menggunakan objek tunggal untuk mewakili setiap objek berkaitan, yang boleh menjimatkan memori.
Garis Panduan Penggunaan
Sebagai peraturan umum, gunakan select_related untuk perhubungan di mana anda akan mendapatkan semula sebilangan kecil objek berkaitan. Untuk perhubungan dengan sebilangan besar objek berkaitan, gunakan prefetch_related.
Contoh
Pertimbangkan model Django berikut:
<code class="python">class Publisher(models.Model): name = models.CharField(max_length=255) class Author(models.Model): name = models.CharField(max_length=255) publisher = models.ForeignKey(Publisher) class Book(models.Model): title = models.CharField(max_length=255) author = models.ForeignKey(Author)</code>
Untuk mengambil semua buku dengan pengarang dan penerbit masing-masing menggunakan select_related:
<code class="python">books = Book.objects.select_related('author', 'author__publisher').all()</code>
Untuk mengambil semua pengarang dengan buku masing-masing menggunakan prefetch_related:
<code class="python">authors = Author.objects.prefetch_related('book_set').all()</code>
Dalam contoh prefetch_related, objek Buku tidak serta-merta tersedia pada objek Pengarang. Sebaliknya, author.book_set mesti diakses secara eksplisit untuk mendapatkan semula buku.
Ingat, pendekatan terbaik untuk projek anda akan bergantung pada keperluan khusus dan ciri data. Adalah disyorkan untuk mencuba kedua-dua teknik untuk menentukan yang menghasilkan prestasi optimum.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Select_related dan prefetch_related Mengoptimumkan Pertanyaan ORM Django?. 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
