Django性能数据优化

1. 使用标准的数据库优化技术：

在进行Django数据库访问性能优化之前，首先应该使用标准的数据库技术对其进行优化，比如给字段加索引，通过使用 django.db.models.Field.db_index 来给一个Django模型类的字段加索引，设置这个属性字段的Field.db_index=True。

注：django对model中的fk和unique = True的字段将自动创建索引。

2. 理解Django中QuerySet的工作机制对数据库访问优化至关重要：

QuerySet是懒加载的，它只有在需要的时候才会被执行，并且会将执行的结果保存在内存中。

3. 理解Django中QuerySet的缓存机制：

QuerySet对调用方法是不执行缓存的。比如下面的两端代码，其中一个会被缓存，另一个不会：

   >>> entry = Entry.objects.get(id=1)

   >>> entry.blog # Blog对象会被从数据库查询出来

   >>> entry.blog # 第二次访问的缓存对象，不会再次执行查询

但是对于调用的查询方法，是不会被缓存的：

   >>> entry = Entry.objects.get(id=1)

   >>> entry.authors.all() # 第一次会执行查询

   >>> entry.authors.all() # 第二次会再执行一次查询

4. 使用模板语言中的with标签：

在视图模板中，针对QuerySet对象使用with标签，可以让数据被缓存起来使用。

5. 使用iterator()方法：

对于缓存的QuerySet使用iterator()方法。

6. 将查询计算操作放在数据库中完成，不要在Python代码中完成。

1) 使用filter,exclude完成查询过滤；

2) F()查询表达式；

3) 使用聚合函数来完成数据库聚合操作。

7. 使用QuerySet.extra()明确的指出要查询的字段。

8. 对于复杂的数据库查询操作，使用原生SQL实现。

9. 尽量一次查询出所有需要的信息。

10. 只查询需要的数据：

1) 某些情况下，只使用 QuerySet.values()和 values_list()方法，查询出符合条件的结果集而不是完整的对象结果集；

2) 某些情况下，只使用 QuerySet.defer() 和 only()过滤数据。

11. 如果只是查询集合的数量，使用QuerySet.count()函数，而不是len(QuerySet)；

12. 如果想知道某个记录是否包含在某个结果集中，使用 QuerySet.exists()函数；

13. 避免过多的使用 count() 和 exists() 函数；

14. 对于批量更新和删除操作使用 QuerySet.update() 和 QuerySet.delete()；

15. 理解 QuerySet.select_related() 方法：

select_related()会在查询过程中尽量深入的查询关联数据，这样在需要查询大量外键的数据时非常有用，如：

   >>>e=Entry.objects.get(id=5) #这部操作会查询数据库

   >>>b=e.blog #该操作会再次查询数据库

而采用select_related()查询的效果是：

   >>>e=Entry.objects.select_related().get(id=5) #这步操作会查询数据库

   >>>b=e.blog #不会再次查询数据库

16. 如果需要查询对象的外键，则使用外键字段而不是使用关联的对象的主键，比如：

>>>entry.blog_id #应该使用这种方式

>>>entry.blog.id #不要使用这种方式