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`Python`的`ORM`性能`优化`：`select_related`、`prefetch_related`和`延迟加载`。

Python ORM 性能优化：select_related、prefetch_related 和延迟加载 大家好，今天我们来深入探讨 Python ORM 中关于性能优化的一些核心概念，特别是 select_related、prefetch_related 以及延迟加载，并结合实际案例进行分析。我们将主要以 Django ORM 为例，但其中的原理和思想也适用于其他 ORM 框架。 1. ORM 的性能瓶颈 ORM (Object-Relational Mapper) 旨在简化数据库操作，将数据库表映射成对象，方便开发者以面向对象的方式操作数据。然而，在复杂场景下，ORM 可能会引入性能问题，主要体现在以下几个方面： N+1 查询问题: 这是最常见的性能问题。当需要访问关联对象时，ORM 默认会执行 N+1 次查询，其中 1 次查询获取主对象，N 次查询获取关联对象。 数据冗余: 获取不需要的数据列，造成网络带宽和内存资源的浪费。 复杂的 SQL 查询: ORM 生成的 SQL 查询可能不够优化，导致数据库执行效率低下。 过度序列化/反序列化: 对象与数据库记录之间的转换也需要消耗一 …

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`Django`的`ORM`性能`优化`：`select_related`、`prefetch_related`与`查询`优化。

Django ORM 性能优化：select_related、prefetch_related 与查询优化 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊 Django ORM 的性能优化，重点关注 select_related、prefetch_related 这两个利器，以及如何进行通用的查询优化。Django ORM 极大地简化了数据库操作，但如果不注意，很容易写出性能低下的代码，导致应用响应缓慢。 一、ORM 性能问题的根源 在使用 ORM 时，我们实际上是用 Python 代码来操作数据库。每次访问关联对象时，如果不进行优化，ORM 默认会发起一次新的数据库查询，这被称为 N+1 查询问题。 假设我们有以下模型： from django.db import models class Author(models.Model): name = models.CharField(max_length=100) def __str__(self): return self.name class Book(models.Model): title = models.CharField(max_len …

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Python高级技术之：`Django`的`ORM`性能调优：`select_related()`、`prefetch_related()`和`annotate()`的实践。

各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊 Django 的 ORM 性能调优，保证让你的网站速度起飞！ 咱们今天的主题是 select_related()、prefetch_related() 和 annotate()，这三个家伙是 Django ORM 性能优化的三板斧，用好了能让你的数据库压力骤降，用户体验蹭蹭上涨。 一、为什么要优化 ORM 性能？ 在深入技术细节之前，咱们先来聊聊为什么要优化 ORM 性能。毕竟，如果网站访问量小，数据量也少，那随便怎么写代码都问题不大。但是，当你的网站火了，用户量大了，数据库就成了瓶颈。 想象一下，你的网站上有一个页面要展示文章列表，每篇文章都要显示作者的名字。如果没有优化，Django ORM 可能会这样操作： 查询所有文章。 循环遍历文章列表，对每一篇文章都发起一次数据库查询来获取作者信息。 这种方式被称为 "N+1 查询问题"，其中 N 是文章数量。如果你的文章列表有 100 篇文章，那就要发起 101 次数据库查询！这效率，简直没眼看。 所以，优化 ORM 性能，就是为了避免这种不必要的数据库查询，减 …

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