Django实战-ORM 数据库配置 ?...Django网络应用开发的5项基础核心技术包括模型（Model）的设计，URL 的设计与配置，View（视图）的编写，Template（模板）的设计和Form(表单)的使用。...Store表中的字段有商家名称，商家详情信息等信息。而Category表中有商品类别信息。可以知道一个商家可以有多个商品类别，一个类别中也可以包含多个商品，所以这两张表的关系就是多对多的关系。...# 添加类别 Category.objects.create(name="电脑整机") Category(name="文具").save() 多对多重点在于关系表的对应关系变更...#让指定商品分类添加指定的商家，反向查询 store = Store.objects.create(name="商家E") category = Category.objects.get(name="
一、MRR优化概述 MRR，全称Multi-Range Read Optimization，直译为多范围读取优化，是MySQL中一种用于提高索引查询性能的技术。...三、MRR优化的原理 MRR优化的核心思想是将多个范围查询中的随机磁盘I/O转换为顺序磁盘I/O，从而提高查询性能。...七、使用场景、条件与监控 MRR优化适用于基于范围扫描和等值连接的操作中尤为有效。但是，并非所有查询都能从MRR优化中受益。...如，当查询完全基于索引元组中的信息（即使用覆盖索引）时，MRR优化就没有必要，因为此时无需回表访问基表数据。 此外，MySQL默认开启MRR优化，但是否真正使用MRR由优化器决定。...监控方法 使用EXPLAIN语句查看查询的执行计划。如果查询使用了MRR优化，EXPLAIN的输出会在Extra列中显示Using MRR。 监控查询的响应时间和I/O开销。
orm相关的数据库查询优化 惰性查询 惰性查询指当我们只查数据库而不是用这些数据时，Django不会执行查询数据库的代码，目的是减少不必要的数据库操作，降低数据库的压力。...，然后将表中的数据一个一个查询出来封装成一个一个的对象。...，特点：按步骤查询多张表，然后将查询结果封装到对象中，给用户的感觉好像还是连表操作，括号内支持传多个外键字段，每放一个外键字段就会多走一条SQL语句，多查一张表。...使用：主要用于多对多字段和一对多字段 耗时：查询的次数上 res = models.Book.objects.prefetch_related('publisher') for i in res...3.Django后端针对json格式的数据不会做任何的处理，只是将数据原封不动的放在了request.body中，我们需要手动对其进行反序列化处理。
翻译整理自: simpleisbetterthancomplex.com 本文介绍一个非常简单的技巧， 能够帮助你在使用 Django ORM 时优化数据库查询....需要注意的是， Django QuerySets 是惰性查询的， 如果使用得当非常适用。...当然， 可以使用select_related方法， 来减轻这种不期望的影响，以便在单次数据查询中，检索所有必要的信息。...('vendor').filter(status='UNPAID') 这样， Django ORM 将会在同一查询中为每个发票检索供应商数据.因此这种情况不需要额外的查询，这样可以为您的应用程序出色的性能提升...推荐一个可以跟踪数据库查询的调试工具Django Debug Toolbar 阅读更多关于Django QuerySet API的文档. Django Documentation
目录 一对一 创建实例 choice类型如何获取具体值 如何获取一对一另一个表里面的数据 一对多 实体类 一对多代码（自己创建第三个表） 一对多代码（Django给你生成第三个表） 如何操作第三个表...，而不是键 这个表里面的这个字段，数据库保存的是键1或者2 我想查询出来的这个字段是具体的值，如何写 也就是使用下划线， get_字段名_display() 这样就可以获取具体的值...（自己创建第三个表） 有个相亲表都是外键，现在想要获取到和一个男孩相亲的女生有多少个，也就是男生是一个，女生是多个，典型的一对多的关系 # 查询到某一个男生 obj = Boy.objects.filter...连接 一对多代码（Django给你生成第三个表） 我们有了男孩表，女孩表，之前我们写一个相亲表，让男孩表和女孩表进行关联。现在我们不写第三个表了，但是还想让两个表进行关联，我们可以这样写。...给你生成的，就是通过ManyToManyField（） 这个 如何操作第三个表 这个Django给生成的第三个表，在model文件里面是没有的，那么我们要如何操作这个表，也就是实现对这个表的增删改查
使用索引 首先我们看下百度百科上的解释： 在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单...索引是独立于表的一中物理存储结构，当我们语句中用到索引的字段的时候，数据库会首先去索引中查找满足条件的数据的索引值（相当于页码），然后在根据索引值去表中筛选出我们的结果。...另外需要注意的是并不是我们在where条件里面用有索引的字段进行筛选数据库在查询的时候就会走索引，有些写法会让数据库不走索引，接下来会总结一些会让查询进行全表扫描而不走索引的写法； 提防ORACLE中的数据隐式转换...例如： 查询姓名中包含‘文’的学生，语句SELECT * FROM USERS WHERE NAME LIKE '%文%'可以改为SELECT * FROM USERS WHERE INSTR(NAME...FROM多个表的时候将小表写在后面，在CBO优化器情况下默认是将后表当成驱动表的。 ---- 写SQL简单，优化SQL难，数据分析师之路长的很，慢慢走～ peace~
Django的filter查询 name__contains表示精确大小写的模糊查询 使用name__icontains表示忽略大小写 year_count = DownloadFile.objects.filter
为了能提高查询效率按优先级主要有一下策略： 1、尽可能早的执行选择操作(最基本的一条) 2、把笛卡尔积和随后的选择操作合并成F连接运算 3、同时计算一连串的选择和投影运算 4、保留同一子式的结果 5、适当对关系文件进行预处理
问题 一般我们在Django程序中查询数据库操作都是在QuerySet里进行进行，例如下面代码: >>> q1 = Entry.objects.filter(headline__startswith="...当我们在查询的条件中需要组合条件时(例如两个条件“且”或者“或”)时。我们可以使用Q()查询对象。...filter() 等方法中的关键字参数查询都是一起进行“AND” 的。...是不合法的。 另见 Django 单元测试中的OR 查询示例演示了几种Q 的用法。...Django的Q对象实现的源码中: # 位于/django/db/models/query_utils.py class Q(tree.Node): """ Encapsulates
问题背景在 Django 管理界面中，用户可以使用内联模型来管理一对多的关系。但是，当一对多关系是多对多时，Django 提供的默认内联模型可能并不适合。...例如，如果存在一个产品模型和一个发票模型，并且产品和发票之间是多对多的关系，那么在发票的管理界面中，Django 会显示一个表格，其中包含所有产品及其对应的复选框。...这种形式的内联模型对于管理少量产品还可以接受，但是如果产品数量很多，那么这种内联模型就会非常不美观和难以使用。2. 解决方案为了解决这个问题，我们可以自定义多对多内联模型的显示方式。...在 formset_factory() 函数中，指定 model 参数为内联模型的模型类，并指定 fields 参数为内联模型中需要显示的字段。...下面是一个示例代码，演示了如何自定义多对多内联模型的显示方式：from django.contrib import adminfrom django.contrib.admin.utils import
前言 当后台返回的数据过多时，我们就要配置分页器，比如一页最多只能展示10条等等，drf中默认配置了3个分页面 PageNumberPagination：基础分页器，性能略差 LimitOffsetPagination...首先我们在app中创建一个pagination.py文件，然后自定义一个分页器类，继承自PageNumberPagination： from rest_framework.pagination import...= 5 如果我们需要局部配置则在类视图中访问使用pagination_class = MyPageNumberPagination即可 如果是全局配置，则在settings.py文件中配置如下: REST_FRAMEWORK...page=2，代表访问第二页的数据，数据的条数默认为page_size的值 比如http://127.0.0.1:8000/api/cars/?...limit=10代表访问的数据最多展示10条，如果你limit的值＞max_limit，那么还是按照max_limit的值来展示数据的条数 比如http://127.0.0.1/api/cars/?
不过，别急，今天咱们来聊聊如何在这种看似复杂的场景中，巧妙地使用 JOIN 和子查询优化，达到减少不必要的数据扫描，提高查询效率的目标。 JOIN优化：如何高效地连接多张表？ ...在实际开发中，数据库中往往会涉及多表查询，JOIN操作就是连接这些表的一把利器。可是，想要在保证查询结果正确的同时，避免拖慢查询速度，就需要掌握一些常见的JOIN优化技巧。...优化建议： 确保JOIN条件中的字段具有索引，特别是用于连接的字段。如果连接的字段没有索引，SQL引擎就会走全表扫描的路，让查询速度慢得让你想放弃数据库生活。3....优化子查询中的数据量 在子查询中，尤其是SELECT语句中的数据量过大时，数据库必须进行更多的计算和存储操作。这会严重影响查询的效率。 ...优化建议： 尽量减少子查询中返回的数据量，使用LIMIT或者更精确的条件限制子查询的结果集。
Django Q/F #1 环境 Python3.7.3 Django==2.0.6 #2 开始 #2.1 django F()表达式 每次获取times当前的值,再+1,这样需要将times值取出,...python 减少一些操作所需的数据库查询次数 ---- #2.2 F()操作在 obj.save() 后会持续存在 如果times的值是1,那么经过n次save()之后,times的值是2 obj...Q()表达式 当我们在查询的条件中需要组合条件时(例如两个条件“且”或者“或”)时。...我们可以使用Q()查询对象 from django.db.models import Q models.Author.objects.filter(Q(name="cox") | Q(name="Tom...获取在Author表中,name等于cox并且age等于12的所有数据 #2.5 Q()传入条件查询 q1 = Q() q1.connector = 'OR' q1.children.append(('
在一个新创建的查询集中，缓存为空。首次对查询集进行求值 —— 同时发生数据库查询 ——Django 将保存查询的结果到查询集的缓存中并返回明确请求的结果（例如，如果正在迭代查询集，则返回下一个结果）。...查询集不会永远缓存它们的结果。当只对查询集的部分进行求值时会检查缓存， 如果这个部分不在缓存中，那么接下来查询返回的记录都将不会被缓存。所以，这意味着使用切片或索引来限制查询集将不会填充缓存。...nid" = 1; 总结 select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。...select_related使用SQL的JOIN语句进行优化，通过减少SQL查询的次数来进行优化、提高性能。 可以通过可变长参数指定需要select_related的字段名。...也接受无参数的调用，Django会尽可能深的递归查询所有的字段。但注意有Django递归的限制和性能的浪费。 Django >= 1.7，链式调用的select_related相当于使用可变长参数。
建表 需求（1） 需求（2） 总结 value()函数，获取列表 value()函数，获取元组 总结 建表 目前有两个表，一个用户表，一个用户类型表，一个用户对应一类型，但是一个类型下面有好多的用户...外键是在用户表里面 需求（1） 根据查询出来的用户，获取他的用户类型，这个就是多表查询，实现代码是 先查询出用户，直接根据外键字段获取他的用户类型 需求（2） 根据一个用户类型，查询他下面的所有的用户...其实有一个隐含的字段，写法是 总结 value()函数，获取列表 value()函数，获取元组 总结 以上方法 字典和元组是不可以跨表查询的 以下的写法是可以跨表的
优化查询时，常见的优化方法包括： 添加索引 根据查询的需求，在查询字段上添加合适的索引，可以大大提高数据库的查询速度。...避免过多的索引，因为过多的索引会增加更新操作的成本和存储空间消耗。 查询字段选择 只选择需要查询的字段，避免查询不需要的字段，这样可以减少数据传输量，提高查询效率。...使用缓存 将频繁查询的结果缓存起来，避免重复查询数据库。这可以大大减少数据库的负载，提高查询速度。 分页查询 对于大数据量的查询，可以使用分页查询，每次查询一定数量的数据。...表设计优化 选择合适的存储引擎，如InnoDB（适用于需要事务支持的场景）或MyISAM（适用于只读或大量读取的场景）。 考虑表的压缩选项，以减少I/O操作并提高性能。...常见的索引维护操作包括索引的重新组织和重建。 以上只是优化查询时的一些常见方法，具体的优化策略需要根据实际情况进行调整。在进行优化时，建议结合数据库的性能监控工具和数据统计信息来进行分析和决策。
5、Limit查询的优化 Limit常用于分页处理，时长会伴随order by从句使用，因此大多时候回使用Filesorts这样会造成大量的IO问题。...例子： 需求：查询影片id和描述信息，并根据主题进行排序，取出从序号50条开始的5条数据。...在查看一下它的执行计划： ? 对于这种操作，我们该用什么样的优化方式了？...优化步骤1： 使用有索引的列或主键进行order by操作，因为大家知道，innodb是按照主键的逻辑顺序进行排序的。可以避免很多的IO操作。...随着我们翻页越往后，IO操作会越来越大的，如果一个表有几千万行数据，翻页越后面，会越来越慢，因此我们要进一步的来优化。 优化步骤2 记录上次返回的主键， 在下次查询时使用主键过滤。
time_updated", ] 或 admin.py class ArticleAdmin(admin.ModelAdmin): ordering = ["time_updated", ] 每次查询数据库都会默认使用该字段来排序...，除非你显示的使用 order_by 语句来排序
3、子查询的优化 子查询是我们在开发过程中经常使用的一种方式，在通常情况下，需要把子查询优化为join查询但在优化是需要注意关联键是否有一对多的关系，要注意重复数据。...我们要进行一个子查询，需求：查询t表中id在t1表中tid的所有数据； select * from t where t.id in (select t1.tid from t1); ?...通过上面结果来看，查询的结果是一致的，我们就将子查询的方式优化为join操作。...在这种情况下出现了一对多的关系，会出现数据的重复，我们为了方式数据重复，不得不使用distinct关键词进行去重操作 select distinct id from t join t1 on t.id...注意：这个一对多的关系是我们开发过程中遇到的一个坑，出现数据重复，需要大家注意一下。
mysql中查询优化器的操作 1、MySQL使用基于成本的优化器，它将试图预测查询使用某种执行计划的成本，并从中选出成本最低的优化器。...2、查询优化器需要从存储引擎获得相应的统计数据，以生成查询的执行计划。...存储引擎为优化器提供了相应的统计信息，包括：一个表或索引有多少页、每个表的每个索引的基数是多少、数据行和索引长度、索引的分布信息等等。优化器基于这些信息来选择实施计划。...NULL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: NULL Extra: Impossible WHERE 以上就是mysql中查询优化器的操作
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