接下来我将从源码层面分情况和应用分析我们在计算queryset数据集时是用orm的count函数计算长度还是用len函数计算数据集长度. 首先,我们知道ORM查询queryset数据集是惰性查询的,只有使用到数据集时,ORM才会真正去执行查询语句,然后ORM会把查询到的数据集缓存到内存中,下次我们使用数据集时是从缓存中取值的.这就是ORM的惰性查询机制和缓存机制,还不清楚可以找相应的博客了解其概念,首先理解这两点我们便能更好地理解接下来的场景及应用. 1..场景一:queryset数据集已经使用…

一,ORM性能相关 1. 关联外键, 只拿一次数据 all_users = models.User.objects.all().values('name', 'age', 'role__name') 2. 查外键会访问多次数据库, 用的时候注意, 只拿自己表中的字段, 别跨表 all_users = models.User.objects.all() 3. select_related(外键/一对一) -->连表查询, 也只拿一次数据 all_users = models.User.object…

q = models.UserInfo.objects.all() select * from userinfo select * from userinfo inner join usertype on ... for row in q: print(row.name,row.ut.title) select_related: 查询主动做连表 q = models.UserInfo.objects.all().select_related('ut','gp') select * from us…

Django的性能优化   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…

缓存 由于Django是动态网站,所有每次请求均会去数据进行相应的操作,当程序访问量大时,耗时必然会更加 明显,最简单解决方式是使用:缓存,缓存将一个某个views的返回值保存至内存或者memcache中,5分 钟内再有人来访问时,则不再去执行view中的操作,而是直接从内存或者Redis中之前缓存的内容拿到,并 返回. Django中提供了6种缓存方式: 开发调试 内存 文件 数据库 Memcache缓存(python-memcached模块) Memcache缓存(pylibmc模块) 配置…

前言 最近有个新需求: 人员基础信息(记作人员A),10w 某种类型的人员信息(记作人员B),1000 要求在后台上(Django Admin)分别展示:已录入A的人员B列表.未录入的人员B列表 团队的DBA提议使用视图可以解决这个问题(不愧是搞数据库的) PS:起先我觉得Django的Model是直接管理数据库表的,使用Model来映射数据库模型怕是有一定的麻烦,不过查了一下资料发现并不会~ 只需要在Model的Meta子类中添加managed = False即可,同时将db_table属性设…

写了一个项目发现性能不如人意. 于是便测试下, 看下性能瓶颈在什么地方. 使用 ab -n 20 http://www.lartest.com/ 软件环境: OS : windows 8.1 CPU: i3 2.4G disk: 7200 st 500G Server : Apache/2.4.9 PHP : PHP 7.0.0RC1 框架: Laravel 5.1 路由数量 : 273 测试 1 : 未开启优化 app_debug : truephp artisan route:cache :…

用户实践系列,将收录 MegEngine 用户在框架实践过程中的心得体会文章,希望能够帮助有同样使用场景的小伙伴,更好地了解和使用 MegEngine ~ 作者:王雷 | 旷视科技 研发工程师 背景 随着人工智能技术的发展及应用领域的不断扩大,算力较弱的移动设备成为模型推理的重要运算载体,优化其推理性能因此成为重要的工程问题.一般认为,让模型运行于 GPU 上会比运行于 CPU 上具有较大的优势,取得可观的性能提升.这通常是真实情况,但是,在工程实践中我们也发现,对于某些模型维度较小的模型,在移…

原文:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-optmizestring/ Java 性能优化之 String 篇 String 方法用于文本分析及大量字符串处理时会对内存性能造成不可低估的影响.我们在一个大文本数据分析的项目中(我们统计一个约 300MB 的 csv 文件中所有单词出现的次数)发现,用于存放结果的 Collection 占用了几百兆的内存,远远超出唯一单词总数 20000 个. 本文将通过分析 String 在 JVM 中的…

平均负载 指单位时间内,系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数,即平均活跃进程数 可运行状态:正在使用CPU或者正在等待CPU 的进程,也就是我们常用 ps 命令看到的,处于 R 状态 (Running 或者 Runnable)的进程 不可中断状态:正处于内核态关键流程中的进程,并且这些流程是不可打断的,比如最常见的是等待硬件设备的 I/O 响应,也就是我们在 ps 命令中看到的 D 状态 (Uninterruptible Sleep, 也称为 Disk Sleep )的进程 平均负载为多…