django 提高數(shù)據(jù)查詢的思路

思路

1.優(yōu)化django代碼寫法，采用高效的寫法
2.設計合理的字段笛谦，查詢時省內(nèi)存的抱虐，存儲時省空間
3.設計mysql的索引，雖django的orm創(chuàng)建表時候饥脑，會根據(jù)primary_key設置索引恳邀，但對于復合條件的查詢，還是需要根據(jù)業(yè)務再設計索引灶轰。

django代碼

queryset是懶加載谣沸，避免多次查詢數(shù)據(jù)庫，使用select_related 或者 prefetch_related, 它們的區(qū)別是這兩個方法目的是一樣的笋颤，但是實現(xiàn)策略有所不同乳附。select_related 執(zhí)行了一個 sql join 查詢。prefetch_related 執(zhí)行一個單獨的查找伴澄，它允許預先讀取多對多和多對一的對象數(shù)據(jù)赋除，這是 select_related 做不到的。另外 perfetch_related 也可以與通用外鍵和關系一起使用

Class Blog(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=32)
    description = models.CharField(max_length=255)
    author = models.ForeignKey(Author)

Class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    email = models.EmailField(unique=True)
    city = models.CharField(max_length=32)

# 訪問一次數(shù)據(jù)庫
blog = Blog.objects.get(id=124)

# 再次訪問數(shù)據(jù)庫
author = blog.author

改進：
# 訪問數(shù)據(jù)庫
blog = Blog.objects.select_related('author').get(id=124)

# 這里不會再次訪問數(shù)據(jù)庫秉版，在之前的查詢中已經(jīng)取到了對應的數(shù)據(jù)
author = blog.author

mysql 索引

1．索引作用
在索引列上贤重，除了上面提到的有序查找之外，數(shù)據(jù)庫利用各種各樣的快速定位技術清焕，能夠大大提高查詢效率并蝗。特別是當數(shù)據(jù)量非常大祭犯，查詢涉及多個表時，使用索引往往能使查詢速度加快成千上萬倍滚停。

例如沃粗，有3個未索引的表t1、t2键畴、t3最盅，分別只包含列c1、c2起惕、c3涡贱，每個表分別含有1000行數(shù)據(jù)組成，指為1～1000的數(shù)值惹想，查找對應值相等行的查詢?nèi)缦滤尽?/p>

SELECT c1,c2,c3 FROM t1,t2,t3 WHERE c1=c2 AND c1=c3

此查詢結果應該為1000行问词，每行包含3個相等的值。在無索引的情況下處理此查詢嘀粱，必須尋找3個表所有的組合激挪，以便得出與WHERE子句相配的那些行。而可能的組合數(shù)目為1000×1000×1000（十億）锋叨，顯然查詢將會非常慢垄分。

如果對每個表進行索引，就能極大地加速查詢進程娃磺。利用索引的查詢處理如下薄湿。

（1）從表t1中選擇第一行，查看此行所包含的數(shù)據(jù)豌鸡。

（2）使用表t2上的索引嘿般，直接定位t2中與t1的值匹配的行。類似涯冠，利用表t3上的索引，直接定位t3中與來自t1的值匹配的行逼庞。

（3）掃描表t1的下一行并重復前面的過程蛇更，直到遍歷t1中所有的行。

在此情形下赛糟，仍然對表t1執(zhí)行了一個完全掃描派任，但能夠在表t2和t3上進行索引查找直接取出這些表中的行，比未用索引時要快一百萬倍璧南。

利用索引掌逛，MySQL加速了WHERE子句滿足條件行的搜索，而在多表連接查詢時司倚，在執(zhí)行連接時加快了與其他表中的行匹配的速度豆混。

創(chuàng)建索引
在執(zhí)行CREATE TABLE語句時可以創(chuàng)建索引篓像，也可以單獨用CREATE INDEX或ALTER TABLE來為表增加索引。

1．ALTER TABLE
ALTER TABLE用來創(chuàng)建普通索引皿伺、UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引员辩。

ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list)

ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column_list)

ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (column_list)

其中table_name是要增加索引的表名，column_list指出對哪些列進行索引鸵鸥，多列時各列之間用逗號分隔奠滑。索引名index_name可選，缺省時妒穴，MySQL將根據(jù)第一個索引列賦一個名稱宋税。另外，ALTER TABLE允許在單個語句中更改多個表讼油，因此可以在同時創(chuàng)建多個索引杰赛。

2．CREATE INDEX
CREATE INDEX可對表增加普通索引或UNIQUE索引。

CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list)

CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column_list)

table_name汁讼、index_name和column_list具有與ALTER TABLE語句中相同的含義淆攻，索引名不可選。另外嘿架，不能用CREATE INDEX語句創(chuàng)建PRIMARY KEY索引瓶珊。

3．索引類型
在創(chuàng)建索引時，可以規(guī)定索引能否包含重復值耸彪。如果不包含伞芹，則索引應該創(chuàng)建為PRIMARY KEY或UNIQUE索引。對于單列惟一性索引蝉娜，這保證單列不包含重復的值唱较。對于多列惟一性索引，保證多個值的組合不重復召川。

PRIMARY KEY索引和UNIQUE索引非常類似南缓。事實上，PRIMARY KEY索引僅是一個具有名稱PRIMARY的UNIQUE索引荧呐。這表示一個表只能包含一個PRIMARY KEY汉形，因為一個表中不可能具有兩個同名的索引。

下面的SQL語句對students表在sid上添加PRIMARY KEY索引倍阐。

ALTER TABLE students ADD PRIMARY KEY (sid)

刪除索引
可利用ALTER TABLE或DROP INDEX語句來刪除索引概疆。類似于CREATE INDEX語句，DROP INDEX可以在ALTER TABLE內(nèi)部作為一條語句處理峰搪，語法如下岔冀。

DROP INDEX index_name ON talbe_name

ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name

ALTER TABLE table_name DROP PRIMARY KEY

其中，前兩條語句是等價的概耻，刪除掉table_name中的索引index_name使套。

第3條語句只在刪除PRIMARY KEY索引時使用罐呼，因為一個表只可能有一個PRIMARY KEY索引，因此不需要指定索引名童漩。如果沒有創(chuàng)建PRIMARY KEY索引弄贿，但表具有一個或多個UNIQUE索引，則MySQL將刪除第一個UNIQUE索引矫膨。

如果從表中刪除了某列差凹，則索引會受到影響。對于多列組合的索引侧馅，如果刪除其中的某列危尿，則該列也會從索引中刪除。如果刪除組成索引的所有列馁痴，則整個索引將被刪除谊娇。

5．查看索引

mysql> show index from tblname;

mysql> show keys from tblname;

· Table

表的名稱。

· Non_unique

如果索引不能包括重復詞罗晕，則為0济欢。如果可以，則為1小渊。

· Key_name

索引的名稱法褥。

· Seq_in_index

索引中的列序列號，從1開始酬屉。

· Column_name

列名稱半等。

· Collation

列以什么方式存儲在索引中。在MySQL中呐萨，有值‘A’（升序）或NULL（無分類）杀饵。

· Cardinality

索引中唯一值的數(shù)目的估計值。通過運行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新谬擦∏芯啵基數(shù)根據(jù)被存儲為整數(shù)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)來計數(shù)，所以即使對于小型表惨远，該值也沒有必要是精確的蔚舀。基數(shù)越大锨络，當進行聯(lián)合時，MySQL使用該索引的機會就越大狼牺。

· Sub_part

如果列只是被部分地編入索引羡儿，則為被編入索引的字符的數(shù)目。如果整列被編入索引是钥，則為NULL掠归。

· Packed

指示關鍵字如何被壓縮缅叠。如果沒有被壓縮，則為NULL虏冻。

· Null

如果列含有NULL肤粱，則含有YES。如果沒有厨相，則該列含有NO领曼。

· Index_type

用過的索引方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）。

· Comment

寫得不錯的：
http://blog.csdn.net/ahri_j/article/details/73610365
https://changchen.me/blog/20170503/django-performance-and-optimisation/