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优化Django ORM性能 浅谈优化Django ORM中的性能问题

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Django是个好工具，使用的很广泛。 在应用比较小的时候，会觉得它很快，但是随着应用复杂和壮大，就显得没那么高效了。当你了解所用的Web框架一些内部机制之后，才能写成比较高效的代码。

怎么查问题

Web系统是个挺复杂的玩意，有时候有点无从下手哈。可以采用 自底向上 的顺序，从数据存储一直到数据展现，按照这个顺序一点一点查找性能问题。

数据库 (缺少索引/数据模型)

数据存储接口 (ORM/低效的查询)

展现/数据使用 (Views/报表等)

Web应用的大部分问题都会跟 数据库 扯上关系。除非你正在处理大量的数据并知道你在做什么，否则不要去考虑用Big-O表示法思考View的问题。 数据库调用的开销将使循环和模板渲染的开销相形见绌。 不首先解决数据库使用中的问题，您就不能继续解决其他问题。

Django的文档中有那么一节，详细的描述了DB部分优化, ORM 从一开始就应该写的比较高效一些（毕竟有那么多最佳实践)

优化，很多时候意味着代码可能变得不太清晰。当你遇到选择清晰的代码，还是牺牲清晰代码来获取性能上的一点点提高的时候，请优先考虑要代码的清晰整洁

工具

解决问题的第一步是找到问题，面对 ORM，有时间事情可以做。

理解 django.db.connection, 这个对象可以用来记录当前查询花费的时间（知道了SQL语句查询的时间，当然就知道那里慢了)

>>> from django.db import connection
>>> connection.queries
[]
>>> Author.objects.all()
<QuerySet [<Author: Author object>]>
>>> connection.queries
[{u'time': u'0.002', u'sql': u'SELECT "library_author"."id", "library_author"."name" FROM "library_author" LIMIT 21'}]

但是使用起来好像不是很方面。

在shell命令行的环境下，可以使用 django-exension's shell_plus 命令并打开 --print-sql 选项。

python manage.py shell_plus --print-sql

>>> Author.objects.all()
SELECT "library_author"."id", "library_author"."name" FROM "library_author" LIMIT 21
Execution time: 0.001393s [Database: default]
<QuerySet [<Author: Author object>]>

还有个更方面的方式, 使用 Django-debug-toolbar 工具，就可以在web端查看SQL查询的详细统计结果，其实它功能远不止这个。

总结下3个方式

django.db.connection django自身提供，比较底层

django-extensions 可以在shell环境下方面调试

django-debug-toolbar 可以在web端直接看到debug结果

案例

下面是用个具体的例子来说明一些问题

model 定义

很经典的外键关系, Author 和 Book 一对多的关系

class Author(models.Model):
 name = models.TextField()

class Book(models.Model):
 title = models.TextField()
 author = models.ForeignKey(
 Author, on_delete=models.PROTECT, related_name='books', null=True
 )

多余的查询

当你检查一个book是否有author或者想获取这本书的author 的id的时候，可能更倾向于直接使用 author 对象。

if book.author:
 do_stuff()
# Or
do_stuff_with_author_id(book.author.id)

这里 author对象 其实并不需要（主要指第一行代码，其实只需要author_id)，会导致一次多余的查询。 如果后面需要 author对象，在获取也不冲突。 比较好的习惯是，直接使用字段名, 见下面的写法。

if book.author_id:
 do_stuff()

do_stuff_with_author_id(book.author_id)

count 和 exists

对于初学者, 知道什么时候使用 count 和 exists 还是挺难的。 Django会缓存查询结果, 所以如果后续的操作会用到这些查询出来的数据 ，可以使用 Python的内置方法(指的是len，if判断queryset，下面例子)。如果不用查询出的数据，使用queryset提供的方法(count(), exists())

# Don't waste a query if you are using the queryset
books = Book.objects.filter(..)
if books:
 do_stuff_with_books(books)

# If you aren't using the queryset use exist
books = Book.objects.filter(..)
if books.exists():
 do_some_stuff()

# But never
if Book.objects.filter(..):
 do_some_stuff()

下面是关于count 和 len 的例子

# Don't waste a query if you are using the queryset
books = Book.objects.filter(..)
if len(books) > 5:
 do_stuff_with_books(books)

# If you aren't using the queryset use count
books = Book.objects.filter(..)
if books.count() > 5:
 do_some_stuff()

# But never
if len(Book.objects.filter(..)) > 5:
 do_some_stuff()

只获取需要的数据

默认情况下，ORM 查询的时候会把数据库记录对应的所有列取出来，然后转换成 Python对象，这无疑是个很大的浪费嘛(有时候只想要一两个列的，宝宝心理��)。当你只需要某些列的时候可以使用 values 或者 values_list, 它们不是把数据转换成复杂的 python 对象，而是dicts, tuples等。

# Retrieve values as a dictionary
>>> Book.objects.values('title', 'author__name')
<QuerySet [{'author__name': u'Nikolai Gogol', 'title': u'The Overcoat'}, {'author__name': u'Leo Tolstoy', 'title': u'War and Peace'}]>

# Retrieve values as a tuple
>>> Book.objects.values_list('title', 'author__name')
<QuerySet [(u'The Overcoat', u'Nikolai Gogol'),
(u'War and Peace', u'Leo Tolstoy')]>
>>> Book.objects.values_list('title')
<QuerySet [(u'The Overcoat',), (u'War and Peace',)]>

# With one value, it is easier to flatten the list
>>> Book.objects.values_list('title', flat=True)
<QuerySet [u'The Overcoat', u'War and Peace']>

处理很多记录

当你获得一个 queryset 的时候，Django会缓存这些数据。 如果你需要对查询结果进行好几次循环，这种缓存是有意义的，但是对于 queryset 只循环一次的情况，缓存就没什么意义了。

for book in Books.objects.all():

do_stuff(book)

上面的查询，django会把books所有的数据欧载入内存，然后进行一次循环。其实我们更想要保持这个数据库 connection, 每次循环的取出一条book数据，然后调用 do_stuff。iterator 就是我们的救星。

for book in Books.objects.all().iterator():

do_stuff(book)

有了 iterator，你就可以编写线性数据表或者CSV流了。就能增量写入文件或者发送给用户。

特别是跟 values，values_list 结合在一起的时候，能尽可能少的使用内存。在需要对表中的每一行进行修改的迁移期间，使用iterator也非常方便。 不能因为迁移不是面向客户的就可以降低对效率的要求。 长时间运行的迁移可能意味着事务锁定或停机。

关联查询问题

Django ORM的API使得我们使用关系型数据库的时候就像使用面向对象的 Python 语言那样自然。

# Get the Author's name of a Book
book = Book.objects.first()
book.author.name

上面的代码相当的清晰和好理解。Django 使用 lazy loading（懒加载)的方式，只有用到了 author 对象时候才会加载。这样做有好处，但是会造成爆炸��式的查询。

>>> Author.objects.count()
20
>>> Book.objects.count()
100
# This block is 101 queries.
# 1 for the books and 1 for each author that lazy-loaded 
books = Book.objects.all()
for book in books:
 do_stuff(book.title, book.author.name)

# This block is 20 queries.
# 1 for the author and 1 for the books of each author
authors = Author.objects.all()
for author in authors:
 do_stuff_with_books(author.name, author.books.all())

Django 意识到了这种问题，并提供 select_related 和 prefetch_related 来解决。

# This block is 1 query
# The authors of all the books are pre-fetched in one query
book = Book.objects.selected_related('author').all()
for book in books:
 do_stuff(book.title, book.author)

# This block is 1 query
# The books of all the authors are pre-fetched in one query
authors = Author.objects.prefetch_related('books').all()
for author in authors:
 do_stuff_with_books(author.name, author.books.all())

在Django app中使用 prefetch_related 和 select_related 的时候要谨慎。

prefetch_related 有个坑，当你像要在related查询中使用 filter时候author.books.filter(..), 之前在 prefetch_related 中的缓存就无法使用了，相对于 author.books.all() 来说的。有些事情会变的复杂了，你最好2次查询来解决这种问题，上级对象和它的子对象各一次，然后在进行聚合。 如果 prefetch太复杂了，这时候就要在代码的整洁清晰和应用性能之间做一个取舍了。

最好是了解下 prefetch_related 和 select_related 的区别，文档在这

select_related 不好用的时候

某些情况下 select_related 会变得不好使。 看看下面的例子，id() 方法用来判断 Python 对象实例的唯一性，如果 id结果相同，表示同一个 对象实例。

>>> [(id(book.author), book.author.pk) for book in Book.objects.select_related('author')]

[(4504798608, 1), (4504799824, 1)]

select_related 为查询的每个row，创建了一个新对象，耗费了大量的内存（上面的结果中，对于数据库中的同一个author对象创建了不同的python对象）。SQL一会为每行返回重复的信息。 如果你进行一个查询，其中select_related 查询的所有值都是相同的，你就需要使用别的东西。 使用相关查询或翻转(flip)查询并使用prefetch_related。

使用 author.books.all() 结合对象相关查询，Django会为每个已经查询的book记录保存相同的author对象

>> id(author)
4504693520
>>> [(id(book.author), book.author.pk) for book in author.books.all()]
[(4504693520, 1), (4504693520, 1)]

使用 select_related 还有一个隐含问题，当你修改一个author 对象的时候，如果其他book也关联到这个author，这个改变不会传播过去，因为它们在python内存中是不同的对象实例。如果使用 对象相关查询，修改就能传播。

简单不一定更好

Django使得关系查询太容易了，这也带来了一些副作用。当你将一个对象传入函数中，接着使用了 relationship (对象关系), 实际上无法知道这种关联的数据是否已经从数据库取出来。

def author_name_length(book):
 return len(book.author.name)

def process_author_books(author):
 for book in author.books.all():
 do_stuff(book)

上面的函数中 author_name_length 和 process_author_books, 谁将会查询？ 我们无从所知。 Django ORM中的关联查询非常好用，我们自然希望使用这种方式。在一个循环中，如果不使用 select_related 或者 prefetch_related，可能会导致几百个查询。Django只会知道查询，而不会多看一眼。这种情况只能依靠SQL的logs，还有函数调用来监控，然后确定是否进行预查询。

我们可以重写函数，参数的传递采用扁平的数据结构，类似 namedtuple, 而不是 model，但这种别考虑这种方案。

怎么修复?

我们已经知道了这个问题，那么怎样拓展Django能让我们更明确的知道资源的消耗呢。很多数据库的封装已经通过不同的方式解决了这个问题。在Ecto中，Elixir的数据库封装，一个没有获取数据的关系调用会返回 Ecto.Association.NotLoaded 提示，而不是默默的查询。

我们可以想象Django的某个版本使用 pythonic 的方式实现了这种功能。

>>> book.author.name
Traceback (most recent call last):
File "<console>", line 1, in <module>
File "/Users/kyle/orm_test/library/models.py", line 18, in __get__
'Use `select_related` or `fetch_{rel}`'.format(rel=self.field.name)
RelationNotLoaded: Relation `author` not loaded. Use `select_related` or `fetch_author`

# We explicitly fetch the resource
>>> book.fetch_author()
<Author: Author object>
>>> book.author.name
"Fyodor Dostoevsky"

# Select related works just as well
>>> book = Book.objects.select_related('author').first()
>>> book.author.name
"Anton Chekhov"

总结

ORM 的使用并没有固定的标准。对于小的应用来说，优化可能并没有多么明显的效果。应该以代码清晰为优先，然后在考虑优化的事情。程序增长过程中，对 ORM 的使用一定要保持好的习惯。养成对资源消耗敏感的习惯，以后会有很多好处。

优化的方法很多，对于长远来说了解一些原则更为实用

习惯隔离代码并记录产生的查询

不要在循环中查询

了解 ORM 是怎么缓存数据的

知道 Django 何时会做查询

不要以牺牲清晰度为代价过度优化

以上这篇浅谈优化Django ORM中的性能问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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