惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
V
V2EX
G
Google Developers Blog
F
Full Disclosure
Martin Fowler
Martin Fowler
宝玉的分享
宝玉的分享
H
Hacker News: Front Page
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
NISL@THU
NISL@THU
G
GRAHAM CLULEY
V
Vulnerabilities – Threatpost
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
A
About on SuperTechFans
The Cloudflare Blog
C
Cisco Blogs
D
DataBreaches.Net
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Vercel News
Vercel News
P
Privacy International News Feed
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
Help Net Security
Help Net Security
Recorded Future
Recorded Future
PCI Perspectives
PCI Perspectives
S
Schneier on Security
AI
AI
N
News | PayPal Newsroom
雷峰网
雷峰网
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
P
Proofpoint News Feed
The Last Watchdog
The Last Watchdog
L
LINUX DO - 最新话题
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
Schneier on Security
Schneier on Security
S
Securelist
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
博客园_首页
AWS News Blog
AWS News Blog
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
Cloudbric
Cloudbric
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
Project Zero
Project Zero
C
Check Point Blog
S
Security Affairs

陈少文的网站

巨变与机遇的未来十年 Kubernetes 平台管理软件压力测试方案 使用镜像部署 Hexo 静态页面 终于等到你 - GitHub 镜像仓库服务(ghcr.io) 一起来学 Go --(6)Interface 一起来学 Go --(5)Goroutine 和 Channel 什么是函数式编程 如何在 Kubernetes 集群集成 Kata 柯里化与偏函数 使用 PyGithub 自动创建 Label 软件产品是团队能力的输出 Helm 2 、Helm 3 比较 IoT 变现 Kubernetes 中的 DNS 服务 国内的 Helm 镜像源 Harbor 使用自签证书支持 Https 访问 DevOps 工具链之 Prow 如何使用 kfctl 安装 Kubeflow VS Code 无法下载 Go 插件的工具包 工程师更应具有服务精神 你不知道的 Docker 使用技巧 使用 Docker 运行 Tensorflow 论中国 什么是左移 如何清空 Git 仓库全部历史记录 一禅小和尚 有风吹过厨房 时间的玫瑰 如何在 CentOS 安装 GPU 驱动 开发 Tips(19) 使用 Velero 备份 Kubernetes 集群 Kubernetes Cheat Sheet 开发 Tips(18) 如何构建一个 Java 工程 开发 Tips(17) KubeSpray 安装 Kubernetes 报错 ip in ansible_all_ipv4_addresses 基于 Kubernetes 和 Jenkins 搭建自动化测试系统 在 Kubernetes 上动态创建 Jenkins Slave 使用 Jenkins 进行服务拨测 开发 Tips(16) Kubernetes 签发 Ingress 证书及日常故障运维 Kubernetes 中 Deployment 的基本操作 Kubernetes 中的证书 如何使用 KubeBuilder 开发一个 Operator Kubernetes 1.6.0 安装问题汇总 镜像管理工具 -- Harbor 开发 Tips(15) Docker 如何拉取镜像 开发 Tips(14) 使用 Helm 安装 harbor 开发 Tips(13) 使用 S2I 构建云原生应用 在 Kubernetes 中使用 emptyDir、hostPath、localVolume 开发 Tips(12) 开发 Tips(11) 代码质量分析工具 SonarQube 使用 Kubeadm 安装 Kubernetes 集群 一起来学 Go --(4)常用函数 Kubernetes 中的 Ceph Kubernetes 之 Volumes Kubernetes 之 Labels、Selectors 开发 Tips(10) 开源正在重构商业模式 Kubernetes 之网络 Kubernetes 之 API 使用 Helm 和 Operator 快速部署 Prometheus Kubernetes 复杂有状态应用管理框架 -- Operator Kubernetes 的包管理器 -- Helm 一起来学 Go --(3)Go Modules 如何一步一步地优化博客方案 kubectl 实用指南 Kubernetes 中的基本概念 搭建远程 Kubernetes 开发环境 大公司和小公司的 ToB 思路 开发 Tips(9) Go 入门指南 一起来学 Go --(2)数据与逻辑结构 如何预防 Web 富文本中的 XSS 攻击 django-xss-cleaner 云工作时代 一起来学 Go --(1)背景与特点 SaaS 开发团队的不同阶段 你不知道的 Git 使用技巧 输出既服务 微服务设计 继续奔跑 开发 Tips(8) 从账户安全到二次验证 Django 性能之数据库查询优化 Django 性能之分库分表 敏捷开发之研发流程 打造一致性的团队 开发 Tips(7) Pytest 进阶学习之 Mock PaaS 部署之 buildpack Go 开发配置 领域输出才是 PaaS 的核心竞争力 Pytest 入门学习 开发 Tips(6) 如何使用 Jenkins、Docker、GitLab 搭建 Django 自动化部署流程
Django ORM 之 SQL
微信公众号 · 2017-07-21 · via 陈少文的网站

1. 基本概念

  • ORM:对象关系映射,Object Relational Mapping。它的作用是在关系型数据库和对象之间作一个映射。不需要复杂的 SQL 语句,操作数据如同操作对象一样简单。
  • QuerySet:给定模型的对象列表。QuerySet 允许从数据库中读取数据,对其进行筛选、排序等操作。
  • Manager:django.db.models.manager.Manager,Django 用于表级功能的操作类。每个 model 都有一个默认的 Manager 实例,叫做 objects。

2. QuerySet

Django ORM 用到三个类:Model、Manager、QuerySet。Model 是数据模型。Manager 定义表级方法,当需要定制时,以 models.Manager 为父类,定义自己的 Manager 类,增加表级方法。而这部分主要讨论的 queryset 就是 Manager 类的一些方法会返回的 QuerySet 实例,QuerySet 是一个可遍历结构,包含一个或多个元素,每个元素都是一个 Model 实例,它里面的方法也是表级方法。

  • values_list 获取元组形式结果
1
2
3
In [1]: bs = Basket.objects.values_list('weight','create_time')
In [2]: bs
Out[2]: [(2.1, datetime.datetime(2017, 8, 15, 20, 14, 9))]
  • values 获取字典形式的结果
1
2
3
In [1]: b = Basket.objects.values('weight','create_time')
In [2]: b
Out[2]: [{'create_time': datetime.datetime(2017, 8, 15, 20, 14, 9), 'weight': 2.1}]
  • extra 实现 别名,条件,排序

extra 中可实现别名、条件、排序等,后面两个用 filter、exclude 可以实现,排序用 order_by 可以实现。这里主要看一下别名功能:
比如 Basket 中有 weight,需要重命名为 w。

1
2
3
In [1]: b =Basket.objects.all().extra(select={'w':'weight'})
Out[1]: b[0].w
2.1
  • annotate 聚合 计数,求和,平均数

以求和为例:

1
2
3
In [1]:from django.db.models import Sum
In [2]:Basket.objects.values('weight').annotate(sum_weight=Sum('weight'))
Out[2]:[{'sum_weight': 2.1, 'weight': 2.1}]
  • select_related 优化一对一,多对一查询

一次查询,将外键数据获取到。

1
2
3
In [1]:b = Basket.objects.all().select_related('fruit')
In [2]:b[0].fruit.name
Out[2]: u'apple'
  • prefetch_related 优化一对多,多对多查询

prefetch_related 用于一对多、多对多 的情况,这时 select_related 用不了,因为当前一条有好几条与之相关的内容。prefetch_related 是通过再执行一条额外的SQL语句,然后用 Python 把两次SQL查询的内容关联(joining)到一起。

  • defer 排除不需要的字段

在复杂的情况下,表中可能有些字段内容非常多,取出来转化成 Python 对象会占用大量的资源,defer 可以排除掉部分字段。

  • only 仅选择需要的字段

和 defer 相反,only 用于取出需要的字段。

  • 自定义聚合功能

django.db.models 中有 Count, Avg, Sum 等。但是,有一些没有,比如 GROUP_CONCAT。这可以自定义 GroupConcat 类来实现相关功能。

  • 缓存

当遍历 queryset 时,所有匹配的记录会从数据库获取,然后转换成 Django 的 model 。这些 model 会保存在 queryset 内置的 cache 中,这样如果再次遍历这个 queryset,不需要重复运行通用的查询。

1
2
3
4
5
6
7
b_set = Basket.objects.all()
# The query is executed and cached.
for b in b_set :
    print(b.create_time)
# The cache is used for subsequent iteration.
for b in b_set :
    print(b.weight)

3. Django 常用操作对应的 SQL 语句

首先,新建两个 models:

1
2
3
4
5
6
7
8
class Fruit(models.Model):
    name = models.CharField(u'名称', default="", max_length=255)
    price = models.FloatField(u"单价", default=0)

class Basket(models.Model):
    create_time = models.DateTimeField(u'新增时间', auto_now_add=True)
    fruit = models.ForeignKey(Fruit)
    weight = models.FloatField(default=0.0)

Django 提供了 Shell 调试环境,输入命令:

可以进入 Console ,使用命令行操作 Django DB。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
In [1]from home_application.models import Basket
In [2]Basket.objects.all()
Out[2]: [<Basket: Basket object>]
In [3]from django.db import connection
In [4]connection.queries
Out[4]:
[{u'sql': u'SET SQL_AUTO_IS_NULL = 0', u'time': u'0.001'},
 {u'sql': u'SELECT `home_application_basket`.`id`, `home_application_basket`.`create_time`, `home_application_basket`.`fruit_id`, `home_application_basket`.`weight` FROM `home_application_basket` LIMIT 21',
  u'time': u'0.002'}]

使用 connection.queries 可以查看到历史的 SQL 执行语句。为了仅显示当前操作的 SQL,这里每次查看 SQL 之后,使用 db.reset_queries() 清理一下 connection.queries

还有一种方法可以获取当前 ORM 操作的 SQL 语句 print Basket.objects.all().query。通过控制台直接打印查询集的 query 属性,输出:

1
SELECT `home_application_basket`.`id`, `home_application_basket`.`create_time`, `home_application_basket`.`fruit_id`, `home_application_basket`.`weight` FROM `home_application_basket`

下面,看下常见的 Django ORM 操作生成的 SQL :

  • 批量查询 - filter
1
2
3
4
5
6
7
In [1]from django import db
In [2]db.reset_queries()
In [3]Basket.objects.filter(weight=2.1)
In [4]connection.queries
Out[4]:
[{u'sql': u'SELECT `home_application_basket`.`id`, `home_application_basket`.`create_time`, `home_application_basket`.`fruit_id`, `home_application_basket`.`weight` FROM `home_application_basket` WHERE `home_application_basket`.`weight` = 2.1 LIMIT 21',
  u'time': u'0.001'}]
  • 查询单个对象 - get
1
2
3
4
5
6
In [1]db.reset_queries()
In [2]Basket.objects.get(weight=2.1)
In [3]connection.queries
Out[3]:
[{u'sql': u'SELECT `home_application_basket`.`id`, `home_application_basket`.`create_time`, `home_application_basket`.`fruit_id`, `home_application_basket`.`weight` FROM `home_application_basket` WHERE `home_application_basket`.`weight` = 2.1',
  u'time': u'0.000'}]
  • 范围查询 - gt、lt

Django 中使用在字段名称后面追加 __gt__lt 来实现,范围查询。

1
2
3
4
5
6
In [1]db.reset_queries()
In [2]Basket.objects.filter(create_time__gte='1999-01-01')
In [3]connection.queries
Out[3]:
[{u'sql': u"SELECT `home_application_basket`.`id`, `home_application_basket`.`create_time`, `home_application_basket`.`fruit_id`, `home_application_basket`.`weight` FROM `home_application_basket` WHERE `home_application_basket`.`create_time` >= '1999-01-01 00:00:00' LIMIT 21",
  u'time': u'0.001'}]
1
2
3
4
5
6
In [1]db.reset_queries()
In [2]Basket.objects.exclude(create_time__gte='1999-01-01')
In [3]connection.queries
Out[3]:
[{u'sql': u"SELECT `home_application_basket`.`id`, `home_application_basket`.`create_time`, `home_application_basket`.`fruit_id`, `home_application_basket`.`weight` FROM `home_application_basket` WHERE NOT (`home_application_basket`.`create_time` >= '1999-01-01 00:00:00') LIMIT 21",
  u'time': u'0.000'}]
  • 通过外键组合查询 - __
1
2
3
4
5
6
7
In [1]db.reset_queries()
In [2]Basket.objects.filter(fruit__name="apple")
In [3]connection.queries
Out[3]:
[{u'sql': u"SELECT `home_application_basket`.`id`, `home_application_basket`.`create_time`, `home_application_basket`.`fruit_id`, `home_application_basket`.`weight` FROM `home_application_basket` INNER JOIN `home_application_fruit` ON ( `home_application_basket`.`fruit_id` = `home_application_fruit`.`id`
 ) WHERE `home_application_fruit`.`name` = 'apple' LIMIT 21",
  u'time': u'0.001'}]
  • 多条件或查询 - Q
1
2
3
4
5
6
7
In [1]db.reset_queries()
In [2]from django.db.models import Q
In [3]Basket.objects.filter(Q(weight=2.1) | Q(weight=2.0))
In [4]connection.queries
Out[4]:
[{u'sql': u'SELECT `home_application_basket`.`id`, `home_application_basket`.`create_time`, `home_application_basket`.`fruit_id`, `home_application_basket`.`weight` FROM `home_application_basket` WHERE (`home_application_basket`.`weight` = 2.1 OR `home_application_basket`.`weight` = 2) LIMIT 21',
  u'time': u'0.001'}]
  • in查询 - in
1
2
3
4
5
6
In [1]db.reset_queries()
In [2]Basket.objects.filter(weight__in=[2.1, 2.0])
In [3]connection.queries
Out[3]:
[{u'sql': u'SELECT `home_application_basket`.`id`, `home_application_basket`.`create_time`, `home_application_basket`.`fruit_id`, `home_application_basket`.`weight` FROM `home_application_basket` WHERE `home_application_basket`.`weight` IN (2.1, 2) LIMIT 21',
  u'time': u'0.001'}]
  • like查询 - like
1
2
3
4
5
6
In [1]db.reset_queries()
In [2]Basket.objects.filter(weight__contains='2')
In [3]connection.queries
Out[3]:
[{u'sql': u"SELECT `home_application_basket`.`id`, `home_application_basket`.`create_time`, `home_application_basket`.`fruit_id`, `home_application_basket`.`weight` FROM `home_application_basket` WHERE `home_application_basket`.`weight` LIKE BINARY '%2%' LIMIT 21",
  u'time': u'0.001'}]
  • 统计个数 - count
1
2
3
4
5
6
In [1]db.reset_queries()
In [2]Basket.objects.filter(weight=2.1).count()
In [3]connection.queries
Out[3]:
[{u'sql': u"SELECT COUNT('*') AS `__count` FROM `home_application_basket` WHERE `home_application_basket`.`weight` = 2.1",
  u'time': u'0.002'}]
  • 结果排序 - order_by
1
2
3
4
5
6
In [1]db.reset_queries()
In [2]Basket.objects.all().order_by('create_time')
In [3]connection.queries
Out[3]:
[{u'sql': u'SELECT `home_application_basket`.`id`, `home_application_basket`.`create_time`, `home_application_basket`.`fruit_id`, `home_application_basket`.`weight` FROM `home_application_basket` ORDER BY `home_application_basket`.`create_time` ASC LIMIT 21',
  u'time': u'0.001'}]
1
2
3
4
5
6
In [1]db.reset_queries()
In [2]Basket.objects.all().order_by('create_time', '-weight')
In [3]connection.queries
Out[3]:
[{u'sql': u'SELECT `home_application_basket`.`id`, `home_application_basket`.`create_time`, `home_application_basket`.`fruit_id`, `home_application_basket`.`weight` FROM `home_application_basket` ORDER BY `home_application_basket`.`create_time` ASC, `home_application_basket`.`weight` DESC LIMIT 21',
  u'time': u'0.001'}]
  • 修改数据 - save
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
In [1]db.reset_queries()
In [2]b =  Basket.objects.get(pk=1)
In [3]b.weight = 2.0
In [4]b.save()
In [5]connection.queries
Out[5]:
[{u'sql': u'SELECT `home_application_basket`.`id`, `home_application_basket`.`create_time`, `home_application_basket`.`fruit_id`, `home_application_basket`.`weight` FROM `home_application_basket` WHERE `home_application_basket`.`id` = 1',
  u'time': u'0.001'},
 {u'sql': u"UPDATE `home_application_basket` SET `create_time` = '2017-08-08 18:00:59', `fruit_id` = 1, `weight` = 2 WHERE `home_application_basket`.`id` = 1",
  u'time': u'0.003'}]
  • 批量修改 - update
1
2
3
4
5
6
In [1]db.reset_queries()
In [2]Basket.objects.filter(weight=2.0).update(weight=2.1)
In [3]connection.queries
Out[3]:
[{u'sql': u'UPDATE `home_application_basket` SET `weight` = 2.1 WHERE `home_application_basket`.`weight` = 2',
  u'time': u'0.003'}]
  • 批量删除 - delete
1
2
3
4
5
6
In [1]db.reset_queries()
In [2]Basket.objects.filter(weight=2.1).delete()
In [3]connection.queries
Out[3]:
[{u'sql': u'DELETE FROM `home_application_basket` WHERE `home_application_basket`.`weight` = 2.1',
  u'time': u'0.003'}]
  • 提前 filter 需要处理的对象并不能减少 SQL 查询

可以看到如果不使用查询对象,不会产生 SQL 查询。仅当对查询集进行操作时,SQL 才会开始查询。将查询集保存,是为了利用内置的 Cache。

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
In [1]db.reset_queries()
In [2]all = Basket.objects.all()
In [3]connection.queries
Out [3]: []
In [4]: all
In [5]connection.queries
Out [5]:
[{u'sql': u'SELECT `home_application_basket`.`id`, `home_application_basket`.`create_time`, `home_application_basket`.`fruit_id`, `home_application_basket`.`weight` FROM `home_application_basket` LIMIT 21',
  u'time': u'0.000'}]
In [6]: all.filter(weight=2.1)
Out [6]:
[{u'sql': u'SELECT `home_application_basket`.`id`, `home_application_basket`.`create_time`, `home_application_basket`.`fruit_id`, `home_application_basket`.`weight` FROM `home_application_basket` LIMIT 21',
  u'time': u'0.000'},
 {u'sql': u'SELECT `home_application_basket`.`id`, `home_application_basket`.`create_time`, `home_application_basket`.`fruit_id`, `home_application_basket`.`weight` FROM `home_application_basket` WHERE `home_application_basket`.`weight` = 2.1 LIMIT 21',
  u'time': u'0.000'}]

4. SQL 执行性能

  • 合理加索引

除了 ID 字段,其他字段默认不建立索引。通过设置,db_index 属性,可以自行添加索引,对 filter()、exclude()、order_by() 操作会有显著性能提升,例如:models.DateField(db_index=True)。

  • 利用 QuerySet Lazy特性

以下七种情况, 会查询数据库并生成cache, 不用再重新连数据库进行查询

  • Iteration, ie. 对Queryset进行For循环的操作.
  • slicing, e.g. Entry.objects.all()[:5], 获取 queryset 中的前五个对象, 相当于 SQL 中的
    LIMIT 5
  • picling/caching
  • repr/str
  • len (Note: 如果你只想知道这个queryset结果的长度的话, 最高效的还是在数据库的层级调用count()方法, 也就是sql中的COUNT(). )
  • list()
  • bool()
    比如:
1
2
3
>>> queryset = Entry.objects.all()
>>> print([p.headline for p in queryset]) # Evaluate the query set.
>>> print([p.pub_date for p in queryset]) # Re-use the cache from the evaluation.
  • 一次性拿出所有数据,不去取那些不需要的数据

使用 select_related()prefetch_related()values_list()、values()方法

  • 如果查出的 queryset 只用一次, 可以使用 iterator() 去来防止占用太多的内存

  • bulk(批量)地去 insert、update和delete数据

  • 用 count() 代替len(queryset),用 exists() 代替if queryset

5. 参考