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詳解Django ORM引發(fā)的數(shù)據(jù)庫N+1性能問題

 更新時(shí)間:2020年10月12日 09:24:52   作者:以終為始  
這篇文章主要介紹了詳解Django ORM引發(fā)的數(shù)據(jù)庫N+1性能問題,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

背景描述

最近在使用 Django 時(shí),發(fā)現(xiàn)當(dāng)調(diào)用 api 后,在數(shù)據(jù)庫同一個(gè)進(jìn)程下的事務(wù)中,出現(xiàn)了大量的數(shù)據(jù)庫查詢語句。調(diào)查后發(fā)現(xiàn),是由于 Django ORM 的機(jī)制所引起。

Django Object-Relational Mapper(ORM)作為 Django 比較受歡迎的特性,在開發(fā)中被大量使用。我們可以通過它和數(shù)據(jù)庫進(jìn)行交互,實(shí)現(xiàn) DDL 和 DML 操作.

具體來說,就是使用 QuerySet 對(duì)象來檢索數(shù)據(jù), 而 QuerySet 本質(zhì)上是通過在預(yù)先定義好的 model 中的 Manager 和數(shù)據(jù)庫進(jìn)行交互。

Manager 是 Django model 提供數(shù)據(jù)庫查詢的一個(gè)接口,在每個(gè) Model 中都至少存在一個(gè) Manager 對(duì)象。但今天要介紹的主角是 QuerySet ,它并不是關(guān)鍵。

為了更清晰的表述問題,假設(shè)在數(shù)據(jù)庫有如下的表:

device 表,表示當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)中納管的物理設(shè)備。

interface 表,表示物理設(shè)備擁有的接口。

interface_extension 表,和 interface 表是一對(duì)一關(guān)系,由于 interface 屬性過多,用于存儲(chǔ)一些不太常用的接口屬性。

class Device(models.Model):
  name = models.CharField(max_length=100, unique=True) # 添加設(shè)備時(shí)的設(shè)備名
  hostname = models.CharField(max_length=100, null=True) # 從設(shè)備中獲取的hostname
  ip_address = models.CharField(max_length=100, null=True) # 設(shè)備管理IP

class Interface(models.Model):
  device = models.ForeignKey(Device, on_delete=models.PROTECT, null=False,related_name='interfaces')) # 屬于哪臺(tái)設(shè)備
  name = models.CharField(max_length=100) # 端口名
  collect_status = models.CharField(max_length=30, default='active')
  class Meta:
    unique_together = ("device", "name") # 聯(lián)合主鍵
    
class InterfaceExtension(models.Model):
  interface = models.OneToOneField(
    Interface, on_delete=models.PROTECT, null=False, related_name='ex_info')
    
  endpoint_device_id = models.ForeignKey( # 綁定了的終端設(shè)備
    Device, db_column='endpoint_device_id',
    on_delete=models.PROTECT, null=True, blank=True)
    
  endpoint_interface_id = models.ForeignKey(
    Interface, db_column='endpoint_interface_id', on_delete=models.PROTECT, # 綁定了的終端設(shè)備的接口
    null=True, blank=True)

簡單說一下之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,一個(gè)設(shè)備擁有多個(gè)接口,一個(gè)接口擁有一個(gè)拓展屬性。

在接口的拓展屬性中,可以綁定另一臺(tái)設(shè)備上的接口,所以在 interface_extension 還有兩個(gè)參考外鍵。

為了更好的分析 ORM 執(zhí)行 SQL 的過程,需要將執(zhí)行的 SQL 記錄下來,可以通過如下的方式:

  • 在 django settings 中打開 sql log 的日志
  • 在 MySQL 中打開記錄 sql log 的日志

django 中,在 settings.py 中配置如下內(nèi)容, 就可以在控制臺(tái)上看到 SQL 執(zhí)行過程:

DEBUG = True

import logging
l = logging.getLogger('django.db.backends')
l.setLevel(logging.DEBUG)
l.addHandler(logging.StreamHandler())

LOGGING = {
  'version': 1,
  'disable_existing_loggers': False,
  'filters': {
    'require_debug_false': {
      '()': 'django.utils.log.RequireDebugFalse'
    }
  },
  'handlers': {
    'mail_admins': {
      'level': 'ERROR',
      'filters': ['require_debug_false'],
      'class': 'django.utils.log.AdminEmailHandler'
    },'console': {
      'level': 'DEBUG',
      'class': 'logging.StreamHandler',
    },
  },
  'loggers': {
    'django.db': {
      'level': 'DEBUG',
      'handlers': ['console'],
    },
  }
}

或者直接在 MySQL 中配置:

# 查看記錄 SQL 的功能是否打開,默認(rèn)是關(guān)閉的:
SHOW VARIABLES LIKE "general_log%";

# 將記錄功能打開,具體的 log 路徑會(huì)通過上面的命令顯示出來。
SET GLOBAL general_log = 'ON';

QuerySet

假如要通過 QuerySet 來查詢,所有接口的所屬設(shè)備的名稱:

interfaces = Interface.objects.filter()[:5] # hit once database

for interface in interfaces: 
  print('interface_name: ', interface.name,
     'device_name: ', interface.device.name) # hit database again

上面第一句取前 5 條 interface 記錄,對(duì)應(yīng)的 raw sql 就是 select * from interface limit 5; 沒有任何問題。

但下面取接口所屬的設(shè)備名時(shí),就會(huì)出現(xiàn)反復(fù)調(diào)用數(shù)據(jù)庫情況:當(dāng)遍歷到一個(gè)接口,就會(huì)通過獲取的 device_id 去數(shù)據(jù)庫查詢 device_name. 對(duì)應(yīng)的 raw sql 類似于:select name from device where id = {}.

也就是說,假如有 10 萬個(gè)接口,就會(huì)執(zhí)行 10 萬次查詢,性能的消耗可想而知。算上之前查找所有接口的一次查詢,合稱為 N + 1 次查詢問題。

解決方式也很簡單,如果使用原生 SQL,通常有兩種解決方式:

  • 在第一次查詢接口時(shí),使用 join,將 interface 和 device 關(guān)聯(lián)起來。這樣僅會(huì)執(zhí)行一次數(shù)據(jù)庫調(diào)用。
  • 或者在查詢接口后,通過代碼邏輯,將所需要的 device_id 以集合的形式收集起來,然后通過 in 語句來查詢。類似于 SELECT name FROM device WHERE id in (....). 這樣做僅會(huì)執(zhí)行兩次 SQL。

具體選擇哪種,就要結(jié)合具體的場景,比如有無索引,表的大小具體分析了。

回到 QuerySet,那么如何讓 QuerySet 解決這個(gè)問題呢,同樣也有兩種解決方法,使用 QuerySet 中提供的 select_related() 或者 prefetch_related() 方法。

select_related

在調(diào)用 select_related() 方法時(shí),Queryset 會(huì)將所屬 Model 的外鍵關(guān)系,一起查詢。相當(dāng)于 raw sql 中的 join . 一次將所有數(shù)據(jù)同時(shí)查詢出來。select_related() 主要的應(yīng)用場景是:某個(gè) model 中關(guān)聯(lián)了外鍵(多對(duì)一),或者有 1 對(duì) 1 的關(guān)聯(lián)關(guān)系情況。

還拿上面的查找接口的設(shè)備名稱舉例的話:

interfaces = Interface.objects.select_related('device').filter()[:5] # hit once database

for interface in interfaces:
  print('interface_name: ', interface.name,
     'device_name: ', interface.device.name) # don't need to hit database again 

上面的查詢 SQL 就類似于:SELECT xx FROMinterface INNER JOIN device ON interface.device_id = device.id limit5,注意這里是 inner join 是因?yàn)槭欠强胀怄I。

select_related() 還支持一個(gè) model 中關(guān)聯(lián)了多個(gè)外鍵的情況:如拓展接口,查詢綁定的設(shè)備名稱和接口名稱:

ex_interfaces = InterfaceExtension.objects.select_related(
  'endpoint_device_id', 'endpoint_interface_id').filter()[:5] 

# or

ex_interfaces = InterfaceExtension.objects.select_related(
  'endpoint_device_id').select_related('endpoint_interface_id').filter()[:5]

上面的 SQL 類似于:

SELECT XXX FROM interface_extension LEFT OUTER JOIN device ON (interface_extension.endpoint_device_id=device.id) 
LEFT OUTER JOIN interface ON (interface_extension.endpoint_interface_id=interface.id)
LIMIT 5

這里由于是可空外鍵,所以是 left join.

如果想要清空 QuerySet 的外鍵關(guān)系,可以通過:queryset.select_related(None) 來清空。

prefetch_related

prefetch_related 和 select_related 一樣都是為了避免大量查詢關(guān)系時(shí)的數(shù)據(jù)庫調(diào)用。只不過為了避免多表 join 后產(chǎn)生的巨大結(jié)果集以及效率問題, 所以 select_related 比較偏向于外鍵(多對(duì)一)和一對(duì)一的關(guān)系。

而 prefetch_related 的實(shí)現(xiàn)方式則類似于之前 raw sql 的第二種,分開查詢之間的關(guān)系,然后通過 python 代碼,將其組合在一起。所以 prefetch_related 可以很好的支持一對(duì)多或者多對(duì)多的關(guān)系。

還是拿查詢所有接口的設(shè)備名稱舉例:

interfaces = Interface.objects.prefetch_related('device').filter()[:5] # hit twice database

for interface in interfaces:
  print('interface_name: ', interface.name,
     'device_name: ', interface.device.name) # don't need to hit database again

換成 prefetch_related 后,sql 的執(zhí)行邏輯變成這樣:

  1. "SELECT * FROM interface "
  2. "SELECT * FROM device where device_id in (.....)"
  3. 然后通過 python 代碼將之間的關(guān)系組合起來。

如果查詢所有設(shè)備具有哪些接口也是一樣:

devices = Device.objects.prefetch_related('interfaces').filter()[:5] # hit twice database
for device in devices:
  print('device_name: ', device.name,
     'interface_list: ', device.interfaces.all())

執(zhí)行邏輯也是:

  1. "SELECT * FROM device"
  2. "SELECT * FROM interface where device_id in (.....)"
  3. 然后通過 python 代碼將之間的關(guān)系組合起來。

如果換成多對(duì)多的關(guān)系,在第二步會(huì)變?yōu)?join 后在 in,具體可以直接嘗試。

但有一點(diǎn)需要注意,當(dāng)使用的 QuerySet 有新的邏輯查詢時(shí), prefetch_related 的結(jié)果不會(huì)生效,還是會(huì)去查詢數(shù)據(jù)庫:

如在查詢所有設(shè)備具有哪些接口上,增加一個(gè)條件,接口的狀態(tài)是 up 的接口

devices = Device.objects.prefetch_related('interfaces').filter()[:5] # hit twice database
for device in devices:
  print('device_name: ', device.name,
     'interfaces:', device.interfaces.filter(collect_status='active')) # hit dababase repeatly

執(zhí)行邏輯變成:

  • "SELECT * FROM device"
  • "SELECT * FROM interface where device_id in (.....)"
  • 一直重復(fù) device 的數(shù)量次: "SELECT * FROM interface where device_id = xx and collect_status='up';"
  • 最后通過 python 組合到一起。

原因在于:之前的 prefetch_related 查詢,并不包含判斷 collect_status 的狀態(tài)。所以對(duì)于 QuerySet 來說,這是一個(gè)新的查詢。所以會(huì)重新執(zhí)行。

可以利用 Prefetch 對(duì)象 進(jìn)一步控制并解決上面的問題:

devices = Device.objects.prefetch_related(
  Prefetch('interfaces', queryset=Interface.objects.filter(collect_status='active'))
  ).filter()[:5] # hit twice database
for device in devices:
  print('device_name: ', device.name, 'interfaces:', device.interfaces) 

執(zhí)行邏輯變成:

  • "SELECT * FROM device"
  • "SELECT * FROM interface where device_id in (.....) and collect_status = 'up';"
  • 最后通過 python 組合到一起。

可以通過 Prefetch 對(duì)象的 to_attr,來改變之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的名稱:

devices = Device.objects.prefetch_related(
  Prefetch('interfaces', queryset=Interface.objects.filter(collect_status='active'), to_attr='actived_interfaces')
  ).filter()[:5] # hit twice database
for device in devices:
  print('device_name: ', device.name, 'interfaces:', device.actived_interfaces) 

可以看到通過 Prefetch,可以實(shí)現(xiàn)控制關(guān)聯(lián)那些有關(guān)系的對(duì)象。

最后,對(duì)于一些關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜的情況,可以將 prefetch_related 和 select_related 組合到一起,從而控制查詢數(shù)據(jù)庫的邏輯。

比如,想要查詢?nèi)拷涌诘男畔ⅲ捌湓O(shè)備名稱,以及拓展接口中綁定了對(duì)端設(shè)備和接口的信息。

queryset = Interface.objects.select_related('ex_info').prefetch_related(
      'ex_info__endpoint_device_id', 'ex_info__endpoint_interface_id')

執(zhí)行邏輯如下:

  • SELECT XXX FROM interface LEFT OUTER JOIN interface_extension ON (interface.id=interface_extension .interface_id)
  • SELECT XXX FROM device where id in ()
  • SELECT XXX FROM interface where id in ()
  • 最后通過 python 組合到一起。

第一步, 由于 interface 和 interface_extension 是 1 對(duì) 1 的關(guān)系,所以使用 select_related 將其關(guān)聯(lián)起來。

第二三步:雖然 interface_extension 和 endpoint_device_id 和 endpoint_interface_id 是外鍵關(guān)系,如果繼續(xù)使用 select_related 則會(huì)進(jìn)行 4 張表連續(xù) join,將其換成 select_related,對(duì)于 interface_extension 外鍵關(guān)聯(lián)的屬性使用 in 查詢,因?yàn)閕nterface_extension 表的屬性并不是經(jīng)常使用的。

總結(jié)

在這篇文章中,介紹了 Django N +1 問題產(chǎn)生的原因,解決的方法就是通過調(diào)用 QuerySet 的 select_related 或 prefetch_related 方法。

對(duì)于 select_related 來說,應(yīng)用場景主要在外鍵和一對(duì)一的關(guān)系中。對(duì)應(yīng)到原生的 SQL 類似于 JOIN 操作。

對(duì)于 prefetch_related 來說,應(yīng)用場景主要在多對(duì)一和多對(duì)多的關(guān)系中。對(duì)應(yīng)到原生的 SQL 類似于 IN 操作。

通過 Prefetch 對(duì)象,可以控制 select_related 和 prefetch_related 和那些有關(guān)系的對(duì)象做關(guān)聯(lián)。

最后,在每個(gè) QuerySet 可以通過組合 select_related 和 prefetch_related 的方式,更改查詢數(shù)據(jù)庫的邏輯。

參考

https://docs.djangoproject.com/en/3.1/ref/models/querysets/]

(https://docs.djangoproject.com/en/3.1/ref/models/querysets/)

https://medium.com/better-programming/django-select-related-and-prefetch-related-f23043fd635d

https://stackoverflow.com/questions/39669553/django-rest-framework-setting-up-prefetching-for-nested-serializers

[https://medium.com/@michael_england/debugging-query-performance-issues-when-using-the-django-orm-f05f83041c5f

到此這篇關(guān)于詳解Django ORM引發(fā)的數(shù)據(jù)庫N+1性能問題的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Django ORM 數(shù)據(jù)庫N+1性能內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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    2019-07-07
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