Django的性能优化实现解析

一 利用标准数据库优化技术

传统数据库优化技术博大精深,不同的数据库有不同的优化技巧,但重心还是有规则的。在这里算是题外话,挑两点通用的说说:

索引,给关键的字段添加索引,性能能更上一层楼,如给表的关联字段,搜索频率高的字段加上索引等。Django建立实体的时候,支持给字段添加索引,具体参考Django.db.models.Field.db_index。按照经验,Django建立实体之前应该早想好表的结构,尽量想到后面的扩展性,避免后面的表的结构变得面目全非。

使用适当字段类型,本来varchar就搞定的字段,就别要text类型,小细节别不关紧要,后头数据量一上去,愈来愈多的数据,小字段很可能是大问题。

二 了解Django的QuerySets

了解Django的QuerySets对象,对优化简单程序有至关重要的作用。QuerySets是有缓存的,一旦取出来,它就会在内存里呆上一段时间,尽量重用它。

# 了解缓存属性:
>>> entry = Entry.objects.get(id=1)
>>> entry.blog  # 博客实体第一次取出,是要访问数据库的
>>> entry.blog  # 第二次再用,那它就是缓存里的实体了,不再访问数据库
>>> entry = Entry.objects.get(id=1)
>>> entry.authors.all()  # 第一次all函数会查询数据库
>>> entry.authors.all()  # 第二次all函数还会查询数据库

all,count exists是调用函数(需要连接数据库处理结果的),注意在模板template里的代码,模板里不允许括号,但如果使用此类的调用函数,一样去连接数据库的,能用缓存的数据就别连接到数据库去处理结果。还要注意的是,自定义的实体属性,如果调用函数的,记得自己加上缓存策略。

利用好模板的with标签:

模板中多次使用的变量,要用with标签,把它看成变量的缓存行为吧。

使用QuerySets的iterator():   

通常QuerySets先调用iterator再缓存起来,当获取大量的实体列表而仅使用一次时,缓存行为会耗费宝贵的内存,这时iterator()能帮到你,iterator()只调用iterator而省 去了缓存步骤,显著减少内存占用率,具体参考相关文档。

三 数据库的工作就交给数据库本身计算,别用Python处理

  • 使用 filter and exclude 过滤不需要的记录,这两个是最常用语句,相当是SQL的where
  • 同一实体里使用F()表达式过滤其他字段
  • 使用annotate对数据库做聚合运算

不要用python语言对以上类型数据过滤筛选,同样的结果,python处理复杂度要高,而且效率不高, 白白浪费内存

  • 使用QuerySet.extra() extra虽然扩展性不太好,但功能很强大,如果实体里需要需要增加额外属性,不得已时,通过extra来实现,也是个好办法
  • 使用原生的SQL语句 如果发现Django的ORM已经实现不了你的需求,而extra也无济于事的时候,那就用原生SQL语句

四 如果需要就一次性取出你所需要的数据

单一动作(如:同一个页面)需要多次连接数据库时,最好一次性取出所有需要的数据,减少连接数据库次数。

此类需求推荐使用QuerySet.select_related() (主动连表)和 prefetch_related()(被动连表)

相反,别取出你不需要的东西,模版templates里往往只需要实体的某几个字段而不是全部,这时QuerySet.values() 和 values_list(),对你有用,它们只取你需要的字段,返回字典dict和列表list类型的东西,在模版里够用即可,这可减少内存损耗,提高性能

同样QuerySet.defer()和only()对提高性能也有很大的帮助,一个实体里可能有不少的字段,有些字段包含很多元数据,比如博客的正文,很多字符组成,Django获取实体时(取出实体过程中会进行一些python类型转换工作),我们可以延迟大量元数据字段的处理,只处理需要的关键字段,这时QuerySet.defer()就派上用场了,在函数里传入需要延时处理的字段即可;而only()和defer()是相反功能

使用QuerySet.count()代替len(queryset),虽然这两个处理得出的结果是一样的,但前者性能优秀很多。同理判断记录存在时,QuerySet.exists()比if queryset实在强得太多了

五 懂减少数据库的连接数

使用 QuerySet.update() 和 delete(),这两个函数是能批处理多条记录的,适当使用它们事半功倍;如果可以,别一条条数据去update delete处理。

对于一次性取出来的关联记录,获取外键的时候,直接取关联表的属性,而不是取关联属性,如:

entry.blog.id
优于
entry.blog__id

# 善于使用批量插入记录,如:
Entry.objects.bulk_create([
  Entry(headline="Python 3.0 Released"),
  Entry(headline="Python 3.1 Planned")
])
优于
Entry.objects.create(headline="Python 3.0 Released")
Entry.objects.create(headline="Python 3.1 Planned")
# 前者只连接一次数据库,而后者连接两次

# 还有相似的动作需要注意的,如:多对多的关系,
my_band.members.add(me, my_friend)
优于
my_band.members.add(me)
my_band.members.add(my_friend)

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • django_orm查询性能优化方法

    查询操作和性能优化 1.基本操作 增 models.Tb1.objects.create(c1='xx', c2='oo') 增加一条数据,可以接受字典类型数据 **kwargs obj = models.Tb1(c1='xx', c2='oo') obj.save() 查 models.Tb1.objects.get(id=123) # 获取单条数据,不存在则报错(不建议) models.Tb1.objects.all() # 获取全部 models.Tb1.objects.filter(na

  • Django代码性能优化与Pycharm Profile使用详解

    前言 pycharm是python的一个商业的集成开发工具,本人感觉做python开发还是很好用的,django是一个很流行的python web开源框架,本文将通过实例代码给大家介绍了关于Django代码性能优化与Pycharm Profile使用的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧 是一段导出数据月报的脚本,原先需要十几秒,优化后只需要1秒多. Pycharm Profile 优化第一步就是Profile,先看看慢在哪里.Pycharm自带Profile

  • Django中实现一个高性能计数器(Counter)实例

    计数器(Counter)是一个非常常用的功能组件,这篇blog以未读消息数为例,介绍了在 Django中实现一个高性能计数器的基本要点. 故事的开始:.count() 假设你有一个Notification Model类,保存的主要是所有的站内通知: 复制代码 代码如下: class Notification(models.Model):     """一个简化过的Notification类,拥有三个字段: - `user_id`: 消息所有人的用户ID     - `has_

  • 详解Django的model查询操作与查询性能优化

    1 如何 在做ORM查询时 查看SQl的执行情况 (1) 最底层的 django.db.connection 在 django shell 中使用  python manage.py shell >>> from django.db import connection >>> Books.objects.all() >>> connection.queries ## 可以查看查询时间 [{'sql': 'SELECT "testsql_boo

  • Django查询数据库的性能优化示例代码

    前言 Django数据层提供各种途径优化数据的访问,一个项目大量优化工作一般是放在后期来做,早期的优化是"万恶之源",这是前人总结的经验,不无道理.如果事先理解Django的优化技巧,开发过程中稍稍留意,后期会省不少的工作量. 现在有一张记录用户信息的UserInfo数据表,表中记录了10个用户的姓名,呢称,年龄,工作等信息. models文件 from django.db import models class Job(models.Model): title=models.Char

  • python常用web框架简单性能测试结果分享(包含django、flask、bottle、tornado)

    测了一下django.flask.bottle.tornado 框架本身最简单的性能.对django的性能完全无语了. django.flask.bottle 均使用gunicorn+gevent启动,单进程,并且关闭DEBUG,请求均只返回一个字符串ok. tornado直接自己启动,其他内容一致. 测试软件为 siege,测试os为cenos6 64位,测试命令为: 复制代码 代码如下: siege -c 100 -r 100 -b http://127.0.0.1:5000/ django

  • Django的性能优化实现解析

    一 利用标准数据库优化技术 传统数据库优化技术博大精深,不同的数据库有不同的优化技巧,但重心还是有规则的.在这里算是题外话,挑两点通用的说说: 索引,给关键的字段添加索引,性能能更上一层楼,如给表的关联字段,搜索频率高的字段加上索引等.Django建立实体的时候,支持给字段添加索引,具体参考Django.db.models.Field.db_index.按照经验,Django建立实体之前应该早想好表的结构,尽量想到后面的扩展性,避免后面的表的结构变得面目全非. 使用适当字段类型,本来varcha

  • victoriaMetrics代理性能优化问题解析

    目录 起因 总结 后续 起因 最近有做一个Prometheus metrics代理的一个小项目,暂称为prom-proxy,目的是为了解析特定的指标(如容器.traefik.istio等指标),然后在原始指标中加入应用ID(当然还有其他指标操作,暂且不表).经过简单的本地验证,就发布到联调环境,跑了几个礼拜一切正常,以为相安无事.但自以为没事不代表真的没事. 昨天突然老环境和新上prom-proxy的环境都出现了数据丢失的情况,如下图: prom-proxy有一个自服务指标request_tot

  • 19个MySQL性能优化要点解析

    以下就是跟大家分享的19个MySQL性能优化主要要点,一起学习学习. 1.为查询优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存.这是提高性最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据库引擎处理的.当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了. 这里最主要的问题是,对于程序员来说,这个事情是很容易被忽略的.因为,我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存.请看下面的示例: // 查询缓存不开启 $r = mysq

  • 提高PHP性能的编码技巧以及性能优化详细解析

    0.用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些.因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量,单引号则不会,注意:只有echo能这 么做,它是 一种可以把多个字符串当作参数的"函数"(译注:PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号). 1.如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍. 2.$row['id'] 的速度是$row[id]的7倍. 3.echo 比 print 快,并且使用echo的多重参数(译注:

  • Django之使用celery和NGINX生成静态页面实现性能优化

    性能优化原理: 当我们要给client浏览器返回一个页面时,我们需要去数据库查询数据并将数据和基本页面模板渲染形成页面返回给客户端,但如果每一个用户访问时都去查询一次首页的的数据时,当日访问量很大时那么无疑会给数据库查询带来很大的性能问题.为了解决这个问题,我们可以给未登录用户返回一个早就渲染好的静态首页(给已登录的用户返回一个调用缓存数据和个人数据渲染的页面),这样就可以提高网站的性能了. 使用celery生成静态首页 生成静态页面原理: 在一个为静态首页准备的基础模板之上,获取数据,使用dj

  • 解析MySQL数据库性能优化的六大技巧

    数据库表表面上存在索引和防错机制,然而一个简单的查询就会耗费很长时间.Web应用程序或许在开发环境中运行良好,但在产品环境中表现同样糟糕.如果你是个数据库管理员,你很有可能已经在某个阶段遇到上述情况.因此,本文将介绍对MySQL进行性能优化的技巧和窍门. 1.存储引擎的选择如果数据表需要事务处理,应该考虑使用InnoDB,因为它完全符合ACID特性.如果不需要事务处理,使用默认存储引擎MyISAM是比较明智的.并且不要尝试同时使用这两个存储引擎.思考一下:在一个事务处理中,一些数据表使用Inno

  • .NET性能优化之为结构体数组使用StructLinq的问题解析

    目录 前言 Linq是值传递 使用StructLinq 引入StructLinq 简单使用 性能 在上文场景中使用 总结 前言 本系列的主要目的是告诉大家在遇到性能问题时,有哪些方案可以去优化:并不是要求大家一开始就使用这些方案来提升性能.在之前几篇文章中,有很多网友就有一些非此即彼的观念,在实际中,处处都是开发效率和性能之间取舍的艺术.<计算机编程艺术>一书中提到过早优化是万恶之源,在进行性能优化时,你必须要问自己几个问题,看需不要进行性能优化. 优化的成本高么? 如果立刻开始优化会带来什么

  • Android性能优化之捕获java crash示例解析

    目录 背景 java层crash由来 为什么java层异常会导致crash 捕获crash 总结 背景 crash一直是影响app稳定性的大头,同时在随着项目逐渐迭代,复杂性越来越提高的同时,由于主观或者客观的的原因,都会造成意想不到的crash出现.同样的,在android的历史化过程中,就算是android系统本身,在迭代中也会存在着隐含的crash.我们常说的crash包括java层(虚拟机层)crash与native层crash,本期我们着重讲一下java层的crash. java层cr

  • Django程序的优化技巧

    友情提示: 过度性能优化是没有必要甚至有害的,因为花大力气带来的毫秒级的响应提升你的用户可能根本感知不到,毕竟开发人员的时间也很宝贵. 性能优化指标 在对一个Web项目进行性能优化时,我们通常需要评价多个指标: 响应时间 最大并发连接数 代码的行数 函数调用次数 内存占用情况 CPU占比 其中响应时间(服务器从接收用户请求,处理该请求并返回结果所需的总的时间)通常是最重要的指标,因为过长的响应时间会让用户厌倦等待,转投其它网站或APP.当你的用户数量变得非常庞大,如何提高最大并发连接数,减少内存

随机推荐