Django ORM调优实践

一、分析请求慢响应的主要原因

将请求执行的任务按功能分为几块，用time.time()打印每个模块的执行时间，大部分情况下性能会主要消耗在某一个模块上，即80%的性能问题是出在20%的代码上

找到主要原因后，就专注于优化这一个模块

二、使用django.db.connection.queries查看某个请求的sql执行情况

from django.db import connection

...

print(connection.queries)

# [{'sql':--执行的sql语句--, 'time':--sql语句执行的时间--}...]

注意只有在debug=True模式下才能获取connection.queries

多数据库

db.connections是一个类似字典的对象，可以通过某个数据库连接的别名获取这个数据源的connection。比如connections['my_db_alias']

from django.db import connections

for key in connections:

    print(key)

# 可以打印出所有配置了的数据源别名，django会为每个数据源创建一个connection

通过django/db/init.py中

class DefaultConnectionProxy:

    """

    Proxy for accessing the default DatabaseWrapper object's attributes. If you

    need to access the DatabaseWrapper object itself, use

    connections[DEFAULT_DB_ALIAS] instead.

    """

    def __getattr__(self, item):

        return getattr(connections[DEFAULT_DB_ALIAS], item)

    def __setattr__(self, name, value):

        return setattr(connections[DEFAULT_DB_ALIAS], name, value)

    def __delattr__(self, name):

        return delattr(connections[DEFAULT_DB_ALIAS], name)

    def __eq__(self, other):

        return connections[DEFAULT_DB_ALIAS] == other

connection = DefaultConnectionProxy()

由于DEFAULT_DB_ALIAS='default'，可以知道from django.db import connection获取的就是connections['default']

因此，在多数据库的情况下，可以通过connections获取特定数据库连接的queries或cursor

from django.db import connections

connections['my_db_alias'].queries

cursor = connections['my_db_alias'].cursor()

输出总的sql执行时间

sql_time = 0.0

for q in connections['my_db_alias'].queries:

    sql_time += float(q['time'])

print('sql_time', sql_time)

三、各种update写法的执行速度

数据库数据量为60w

以下sql执行时间都是在update有实际数据的更新时记录的，如果update没有实际更新，sql执行时间会大幅缩减。

1、使用raw_sql自定义查询

cursor = connections['my_db_alias'].cursor()

# 实例化cursor的时间不计入

cursor.execute("update item set result=%s, modified_time=Now() where id=%s", (result, 10000))

print(time()-start)

print(connections['my_db_alias'].queries)

# 0.004s左右，与sql执行时间相同

2、使用ORM的update方法

Item.objects.using('my_db_alias').filter(id=10000).update(result=result)

# 0.008s左右，sql执行时间是0.004s

3、使用object.save ()方法

item = Item.objects.using('my_db_alias').filter(id=10000).first()

item.result = result

item.save(using='my_db_alias')

# 0.012s左右，sql执行时间是0.004s

因此，执行update的效率raw_sql>update方法>save()方法

四、使用prefetch_related减少数据库查询

prefetch_related对关系使用独立的query，即先查出符合过滤条件的表A的id，再用这些id去查表B，并且在python中将两批数据关联。

假设我们有一个博客应用，有Blog、Comment两张表，一条博客可以有多个关联的评论：

from django.db import models

class Blog(models.Model):

    name = models.CharField(max_length=255)

    author = models.CharField(max_length=100)

    content = models.TextField()

class Comment(models.Model):

    author = models.CharField(max_length=100)

    content = models.TextField()

    blog = models.ForeignKey(Blog, on_delete=models.CASCADE, related_name='comments')

现在有一个需求，找出所有名为“Django教程”的博客下的评论内容。

用这个例子可以看到使用prefetch_related是如何减少数据库查询的。

不使用prefetch_related：

def test_prefetch_related():

    blogs = Blog.objects.filter(name="Django教程")

    for blog in blogs:

        comments = Comment.objects.filter(blog_id=blog.id)

        for comment in comments:

            print(comment.content)

    print(len(blogs)) # 34

    print(len(connection.queries)) # 39

匹配指定名称的博客有34个，可以看到获取每个博客评论的时候，都查了一次Comment表，总共查询了34次Comment表，效率是非常低的。我们的目标应该是查询一次Blog表、查询一次Comment表即获得所需的数据

使用prefetch_related：

def test_prefetch_related():

    blogs = Blog.objects.filter(name="Django教程").prefetch_related('comments')

    for blog in blogs:

        for comment in blog.comments.all():

            print(comment.content)

    print(len(blogs)) # 34

    print(len(connection.queries)) # 6

    for query in connection.queries:

        print(query)

发起的sql数量由39个减到6个

具体的：

{'sql': 'SELECT @@SQL_AUTO_IS_NULL', 'time': '0.000'}

{'sql': 'SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED', 'time': '0.000'}

{'sql': 'SELECT VERSION()', 'time': '0.000'}

{'sql': 'SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED', 'time': '0.000'}

# 找到所有符合过滤条件的博客文章

{'sql': "SELECT `blog`.`id`, `blog`.`name`, `blog`.`author`, `blog`.`content`  FROM `blog` WHERE `blog`.`name` = 'Django教程'", 'time': '0.014'}

# 根据上面找到的博客文章id去找到对应的评论

{'sql': 'SELECT `comment`.`id`, `comment`.`author`, `comment`.`content`, `comment`.`blog_id` FROM `comment` WHERE `comment`.`blog_id` IN (5160, 1307, 2984, 5147, 5148, 3062, 5148, 5161, 2038, 1923, 2103, 3014, 1466, 2321, 5166, 5154, 1980, 3550, 3542, 5167, 2077, 2992, 3209, 5168, 8855, 1163, 368, 174, 3180, 5168, 8865, 2641, 3224, 4094)', 'time': '0.007'}

与我们的目标相符

何时prefetch_related缓存的数据会被忽略

要注意的是，在使用QuerySet的时候，一旦在链式操作中改变了数据库请求，之前用prefetch_related缓存的数据将会被忽略掉。这会导致Django重新请求数据库来获得相应的数据，从而造成性能问题。这里提到的改变数据库请求指各种filter()、exclude()等等最终会改变SQL代码的操作。

prefetch_related('comments')隐含表示blog.comments.all()，因此all()并不会改变最终的数据库请求，因此是不会导致重新请求数据库的。

然而

for comment in blog.comments.filter(author="jack"):

就会导致Django重新请求数据库

只需要取出部分字段

博客文章的content字段数据量可能非常大，取出而不用可能会影响性能。之前的需求中可以进一步优化只取出博客和评论中的部分字段

blogs = Blog.objects.filter(name="Django教程").only('id').\

    prefetch_related(

        Prefetch('comments', queryset=Comment.objects.only('id', 'content', 'blog_id'))

    )

使用only指定查询的字段，使用Prefetch对象自定义prefetch_related查询的内容（默认queryset=Comment.objects.all()）

注意comment.blog_id字段是必须要取出的，因为在python中将comments拼到对应的blog时需要comment.blog_id字段与blog.id字段匹配，如果在Prefetch对象中不取出comment.blog_id，拼接时会浪费很多数据库查询去找comment.blog_id字段

多数据库的情况

在多数据库的情况下，prefetch_related使用的数据源与主查询指定的数据源一致。

比如：

blogs = Blog.objects.using('my_db_alias').filter(name="Django教程").only('id').\

    prefetch_related(

        Prefetch('comments', queryset=Comment.objects.only('id', 'content', 'blog_id'))

    )

查询Comment表时会使用与Blog一样的数据源

五、向数据库插入数据的时候尽量使用bulk_create

# 以下代码会发起10次数据库插入：

for i in range(10):

    Comment.objects.create(content=str(i), author="kim", blog_id=1)

# 以下代码只会发起一次数据库插入：

comments = []

for i in range(10):

    comments.append(Comment(content=str(i), author="kim", blog_id=1))

Comment.objects.bulk_create(comments, batch_size=5000)

注意：

bulk_create不会返回id：When you bulk insert you don't get the primary keys back
小心数据库连接超时：如果一次性插入过多的数据会导致Mysql has gone away的报错。指定batch_size=5000可以避免这个问题，当插入数据>5000时，会分成多个sql执行数据批量插入

六、尽量不要重复取数据

可以将数据库的数据以id为key存到内存的字典中，这样下次用到的时候就无需再次访问数据库，可提高效率