指南：本文的首席执行官注释将介绍有关如何提高Django查询效率的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
在上面的所有示例中，我们构造的过滤器仅将字段值与一定常数进行比较。如果我们想比较两个字段的值，我们该怎么办？
Django提供了F（）来进行此类比较。f（）实例可以参考查询中的字段，以比较同一模型实例中两个不同字段的值。
Django支持F（）对象与F（）对象和常数之间加法，减法，乘法和成型的操作。
关键字参数查询（例如Filter（）和其他方法是“和”的方法。如果您需要执行更复杂的查询（例如或语句），则可以使用Q对象。
来自django.db.models导入Q
Q（标题__startswith ='py'）
Q可以与|结合使用Q对象。操作符号。当操作员在两个Q对象上使用时，它会产生一个新的Q对象。
查询名称称为水保证金或价格大于100的书
您可以组合并|括号并使用括号进行分组来编写任何复杂的Q对象。在同一时间，可以使用Q对象?运算符被逆转，从而使组合可以正常查询和抗抗 - （非）查询：
查询函数可以与Q对象和关键字参数混合。提供给查询函数的所有参数（关键字参数或Q对象）为“和”。但是，如果出现Q对象，则必须在所有关键字参数的前面。例如：
查询名称，称为水利润，价格大于100
这个Django采访问题或书面测试问题在哪里？请检查Django开发手册。
1. QuerySet是查询集，它是传递给服务器上URL的查询内容。Django缓存查询结果集，即提高查询效率。立即向数据库发布查询命令。仅当您需要使用此QuerySet时。
2.在Django实施的MVC中，对象是m。Django中的模型类别具有对象对象。它是Django中定义的QuerySet类型的对象。它包含模型对象的实例。
3.不，因为获得可能有异常，您可以使用过滤器功能，如下
entry.objects.filter（blog__id__exact = 1）＃显示__EXACT
entry.objects.filter（blog__id = 1）＃隐藏使用__exact entry.objects.filter（blog__pk = 1）＃__pk等于__id __exact
第一个构建学生，分区，课程，stu_info表
添加一对多表的关系数据：
1.第一种方法是将其添加为上一个方法。应该注意的是，外键的值必须是关联表中存在的存在。
2.第二种方法是属性分配的方法，因为我们具有模型类中部门的属性，并且该属性的对象的类型必须是部门表类型的实例对象
访谈与对象相关的对象：
我们具有定义学生类别类别的部门的属性，因此，当我们访问它时，我们可以直接找到可以通过Student.Deppartment的形式直接找到学生附属学院的大学。
那么，如果您拜访访问一所大学的学生时我们也想改变呢？
访谈与对象相关的对象：
您可以在定义期间设置相关的_name参数，以涵盖foo_set的名称。
clear（）将所有对象集中在关联对象
多桌查询----交叉关系查询：
Django提供了一种强大而直观的方式来“处理”查询中相关关系。它会自动帮助您处理后台加入。如果您想跨越关系，则只需要使用关联的模型字段的名称并使用双重字段的行进行分开，直到您想要的字段：
它也可以反向起作用。要引用“反向”关系，您只需要使用模型的小写字母的名称即可。
模型是Django项目的基础。如果起初设计不当，那么在下一个开发过程中将遇到更多问题。或修改模型。这样做的后果是，在下一个开发过程中，我们必须做更多的努力来纠正这些错误。
因此，在修改模型时，我们必须尽可能多地考虑！以下是我们经常使用的一些工具和技术：
南方，对于数据迁移，我们将在每个Django项目中使用它。但是，当Django 1.7时，将会有Django.db。移民。
Django-Model-Utils，用于处理常见模式，例如TimessTampedModel。
django-extensions主要使用shell_plus命令，该命令将自动加载所有应用程序中的所有应用程序
1.基本原则
首先，在不同的应用程序中分发模型。如果您的Django项目中有20多个型号，则应考虑旋转该应用程序。我们建议每个应用程序的模型不超过5码。
其次，尝试使用ORM。我们需要的大多数数据库索引都可以通过对象相关模型来实现，ORM为我们带来了许多快捷方式，例如生成SQL语句，读取/更新数据库时的安全验证。因此，如果您可以使用简单的ORM语句，则应尝试尽可能多地使用ORM。只有当纯SQL语句大大简化ORM语句时，才使用纯SQL语句。并且，在编写纯SQL语句时，应优先使用RAW（）然后使用frain（）。
第三，如有必要，添加索引。添加db_index = tum tum to to Model非常简单，但是很难理解何时应该添加它。建立模型后，我们不会提前添加索引。索引：
当所有数据库查询中的使用率为10％-25％时
或当有真实数据时，或者可以正确估计使用索引后的效果确实令人满意
第四，请注意模型的继承。该模型的继承需要在Django中非常谨慎。Django提供了三种继承方法，1。Abstract Base类继承（请勿与Pyhton Standard库的ABC模块混合），2。Multi -Table（Multi -Table（Multi -Table（Multi -Table）模型继承。下表列出了这三个继承的优点和缺点：
Django的创建者和许多其他开发人员认为，多观看继承方法不是一个好方法。因此，我们强烈建议您不要使用此方法。以下是选择模型继承的一些常见方法：
如果只有少数模型重复了字段，则无需使用模型继承。您只需要将这些相同的字段添加到每个模型中。
如果您有足够的模型具有重复的字段，则大多数字段是由抽象基类继承的，并且将同一字段提取为抽象基类。
代理模型很少使用，与其他两个继承存在许多差异。
请不要使用多桌继承，因为它既消耗资源又消耗复杂。如果可以，请尝试使用OneTooneFields和Forefore。
在Django项目中，创建时间和修改时间的两个字段最有用。抽象基类继承的示例如下：
2. Django模型设计
如何设计良好的Django模型可能是最难，最复杂的话题。在这里，让我们看一些基本技能：
A。标准化
我们首先建议了解数据库归一化。如果您不知道这是什么，那么我们强烈建议您先阅读相关书籍，或搜索“关系数据库设计”或“数据库标准化”。在模型之前，应首先确保设计数据库。
b。缓存
正确使用缓存来帮助我们提高数据库的性能。详细信息，我们将在未来的文章中进一步介绍。
C.何时使用空和空白
在定义模型字段时，我们可以设置null = true和blank = true（默认值为false），知道何时设置null和空白对开发人员也非常重要。在以下表格中，我们如何列出一个，我们如何一个一个列出，我们如何一个一个列出。使用这两个选项：
D.何时使用binaryfield
在Django 1.6中，添加了二进制文件中的二进制数据（二进制数据或字节）。对于BinaryField，我们不能使用ORM的过滤器，不包括其他SQL操作。但是在少数情况下，我们将使用BinaryField，例如，MessagePack格式的内容，传感器接受的原始数据和压缩数据。但是应该注意的是，二进制数据通常非常大，因此可能会慢慢降低数据库。如果发生这种现象，我们可以存储文件中的二进制数据存储，然后使用文件字段存储文件的路径信息。
另外，请勿直接从BinaryField读取文件，并将其呈现给用户。因为，1。从数据库中读取和写作总是比文件系统慢；2.数据库备份将变得巨大，花更多的时间；它需要更多的时间; 3。获取文件的过程增加了此链接，从Django到数据库。
3.不要替换默认模型管理器
实际上，从ORM获得模型是通过Django的模型管理器完成的。Django为每个模型提供默认模型管理器。我们不建议替换它，因为::::
当使用模型继承时，模型将继承抽象基类模型的模型管理器，而无需继承非提交基类的经理。
Model的第一个模型管理器通常用作默认管理器。替换后，可能会出现不可预测的问题。
4.数据库事务（事务）
在Django 1.6中，每个数据库查询的ORM默认值是使用M.Create（）或M.Update（）时，每次timeIT都会简化对第一学者对ORM的理解的理解。但是缺点是，当一种视图包含两个数据库修改时，它可能会成功，但另一个视图可能会导致数据库不完整并带来很多危险。
解决此问题的方法是使用数据库事务。在即将到来的一系列数据库操作中，它包含在事务中。当其中一个失败时，其他操作将自动返回。Django 1.6为我们带来了一套新的简单简单简单的简单性。强大的交易机制使我们能够轻松地使用数据库事务。
A。将整个HTTP请求包装在交易中
Django为我们提供了一种简单的方法，可以将所有数据库操作包裹在交易中的HTTP请求中：
您只需要在数据库设置中添加'atomic_requests'：TRUE选项，并且可以将整个HTTP请求包装在交易中。这样做的好处显然是安全的，但是劣势可能会下降。因此，我们必须采用更有针对性的交易。其次，应该注意的是，数据库的状态仅是数据库的状态，而不是其他数据库项目，例如发送电子邮件。因此，当涉及这些非数据库项目时，我们应该使用ittransaction.con_atomic_request（）docoration（）装饰（十年）：
b。更清楚的交易控制
更清楚的是，交易控制意味着改善真实问题Web应用程序的性能，但这也意味着更多的开发时间。在大多数网站下，由于流量有限，Atomic_requests的使用就足够了。使用手动交易控制时，请注意：
不要进行数据修改的操作，应将其排除在交易之外
数据修改的操作应在交易中
在特殊情况下，您可以违反上述两个
应当指出的是，当视图返回django.http.streaminghttpresponse时，您应该将atomic_requests设置为false，或使用trassaction.non_atomic_requests修改视图。流由流触发的额外SQL查询将自动成为Django的Django Defaut Autocommit模式。
Django的开发效率无疑是毫无疑问的，就效率而言，它非常快。
但是，框架的易用性也增加了框架内部实施的复杂性，这将不可避免地导致性能下降。
杜松子酒一次只能获得一个形式的数据，并且开发效率很慢。
解决django“懒惰”的基本方法
现在，我们解决此问题的方法是“预载”。本质上，您要预先警告django orm，您必须一遍又一遍地告诉它相同的无聊指令。在上面的示例中，很容易添加此句子在DRF开始之前：
querySet = queryset.prefetch_reled（'orders'）
当DRF调用上述客户的相同序列化时，情况就是这样：
获取所有客户（执行两个回合数据库操作，第一个是获取客户，第二个是获得相关客户的所有相关顺序。）。
对于第一个客户，获取其订单（无需访问数据库，我们在上一步中获得了所需的数据）
对于第二个返回客户，获取订单（无需访问数据库）
对于第三个返回客户，获取订单（无需访问数据库）
对于第四个返回客户，获取订单（无需访问数据库）
对于第五返回客户，获取订单（无需访问数据库）
对于第六返回客户，获取订单（无需访问数据库）
您意识到您可以有很多客户，并且不再需要继续等待数据库。
实际上，在步骤1中请求Django Orm的“准备”，该步骤1可以在本地高速缓存数据中提供步骤2+所需的数据，并具有先前数据库，从本地缓存数据中读取数据基本上是瞬时的，因此我们有当我们有很多客户时，获得了巨大的性能加速。
解决Django REST框架的性能的标准化模式
我们已经确定了一种通用模式，可以优化Django REST框架的性能，也就是说，每当序列化查询嵌套字段时，我们添加了一个新的@StaticMethod，名为Setup_eager_loading，如下：
班级CobuliteRializer（Serializers.ModelSerializer）：
orders = orderSerializer（许多= true，read_only = true）
def setup_eager_loading（cls，querySet）：
“”“”执行不加载数据。“”“”“”“”“”“”
querySet = queryset.prefetch_reled（'orders'）
返回QuerySet
这样，无论您在何处使用此序列化，您只需要在调用serialization之前只调用setup_eager_loading，就像这样::
customer_qs = customer.objects.all（）
customer_qs = cusiteerializer.setup_eager_loading（customer_qs）＃设置急切的加载以避免n+1选择
post_data = cusiteerializer（customer_qs，多个= true）.data。
或者，如果您有Apiview或Viewset，则可以在get_queryset方法中调用setup_eager_loading ::
def get_queryset（self）：
querySet = cunituter.objects.all（）
＃设置急切的加载以避免n+1选择
querySet = self.get_serializer_class（）。setup_eager_loading（querySet）
返回QuerySet
结论：以上是首席CTO注释的相关内容，以提高Django查询效率的效率。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?