Django ORM は、Django の最も強力な機(jī)能の 1 つです。これにより、データベースとのやり取りの複雑さの多くが抽象化され、開発者は生の SQL ではなく Python 構(gòu)文を使用してデータを操作できるようになります。これらすべての ORM 関數(shù)は、慎重に処理しないとボトルネックになる可能性がある SQL クエリを生成します。
このブログでは、Django ORM を使用する際のよくある間違いを強調(diào)し、クエリの効率性、保守性、パフォーマンスを維持するためのヒントも提供します。

1. N 1 クエリの問題

N 1 クエリの問題は、コードが 1 つのクエリをトリガーして一連のレコードを取得し、その後 N 個の追加のクエリを再度実行して関連データを取得するときに発生します。

blogs = Blog.objects.all()    # 1 Query
for blog in blogs:
    print(blog.author.name)   # N additional queries

上記の例では、ループ內(nèi)で blog.author.name にアクセスすると、Django が各ブログの著者レコードを個別にフェッチし、N 個の追加クエリが発生します。

修正方法
SQL JOIN を?qū)g行してメイン オブジェクトとその関連オブジェクトを 1 つのクエリで取得するため、単一の関連オブジェクト (ForeignKey や OneToOneField など) には select_popular を使用します。多対多、多対 1、または逆の関係の場合は、prefetch_relative を使用します。これにより、関連するデータが個別のクエリでフェッチされますが、それらのデータが Python で効率的に結(jié)合され、N 1 の問題が回避されます。

# With select_related
blogs = Blog.objects.select_related('author').all()

# With prefetch_related
authors = Author.objects.prefetch_related('blogs').all()

2. .all() と .filter() の過剰使用

開発者は、複數(shù)のフィルターをチェーンしたり、.all() を使用した後に同じクエリセットに対してクエリを繰り返したりすることがよくあります。

blogs = Blog.objects.all()
active_blogs = blogs.filter(is_archived=False)
popular_blogs = blogs.filter(views__gte=1000)

Django は必要な場合にのみクエリセットを遅延評価してクエリセットを最適化しようとしますが、同じクエリセット データに対してフィルターを繰り返し呼び出すと、データベースに不要なヒットが発生する可能性があります。

修正方法
フィルターを 1 つのステートメントに結(jié)合すると、django は単一の SQL クエリを生成できます。

popular_active_blogs = Blog.objects.filter(is_archived=False, views__gte=1000)

3.values() または value_list() を活用していない

モデルのすべてのフィールド データではなく、特定のフィールドのみが必要な場合があります。この間、.values() または .values_list() を使用すると、より効率的になります。

titles = Blog.objects.values('title')
or
titles = Blog.objects.values_list('title', flat=True)
# values() returns a list of dictionaries.
# values_list() can return tuples or flat values if flat=True is provided.

必要な列のみをフェッチすることで、データベースから転送されるデータ量が削減され、パフォーマンスが向上します。

4. 非効率的な集計と注釈

.aggregate() または .annotate() を繰り返し呼び出すと、複數(shù)のクエリが発生する可能性があります。複數(shù)の注釈を含む複雑なクエリは非効率的な SQL クエリにつながる可能性があり、データベース操作が重くなる可能性があります。

# Example of multiple aggregate
total_count = Blog.objects.aggregate(Count('id'))
author_count = Blog.objects.aggregate(Count('author'))
average_views = Blog.objects.aggregate(Avg('views'))

おすすめ

blogs = Blog.objects.all()    # 1 Query
for blog in blogs:
    print(blog.author.name)   # N additional queries

5. データベースインデックスを使用しない

インデックスを作成すると、データベースがデータを迅速に検索して取得できるようになり、低速の全テーブル スキャンが回避され、クエリのパフォーマンスが向上します。インデックスにより、フィルタリング、並べ替え、結(jié)合などの操作が最適化され、頻繁にアクセスされるフィールドに対するクエリが大幅に高速化されます。頻繁にクエリされるフィールドのデータベース インデックスが欠落していると、パフォーマンスが大幅に低下する可能性があります。
Django でインデックスを追加する方法

# With select_related
blogs = Blog.objects.select_related('author').all()

# With prefetch_related
authors = Author.objects.prefetch_related('blogs').all()

インデックスを使用すると読み取り速度は速くなりますが、書き込み速度は遅くなります。したがって、頻繁にクエリを?qū)g行する必要があるフィールドのみにインデックスを付けてください。

6. キャッシュを使用しない

計算にコストがかかるデータ、またはめったに変更されないデータをクエリする必要がある場合は、キャッシュを使用します。 5 分間でもキャッシュすると、繰り返されるクエリ、複雑な計算、および頻繁に変更されないクエリを保存できます。

blogs = Blog.objects.all()
active_blogs = blogs.filter(is_archived=False)
popular_blogs = blogs.filter(views__gte=1000)

7. 生の SQL

Django ORM は、複雑なクエリや一括操作を効率的に表現(xiàn)できない場合があります。 Django は .extra() または .raw() を提供しますが、次の理由から生の SQL の使用は最後の手段である必要があります。

• ORM の利點の多くが失われます
• コードが読めなくなったり、エラーが発生しやすくなる可能性があります

入力が適切にサニタイズされ、生の SQL クエリが保守可能に保たれるようにします。

これらのヒントを適用すると、コードをクリーンで保守しやすく保ちながら、Django アプリのパフォーマンスが向上します。また、開発環(huán)境で Django Debug Toolbar を使用して、実行されるクエリの數(shù)、実行時間、SQL ステートメントを監(jiān)視および分析することも提案されています。

以上が修正すべき Django ORM の一般的な間違いの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。