تحسين استعلامات Django ORM: مقارنة بين select_related و prefetch_related

مع نمو تطبيق Django الخاص بك، تصبح استعلامات قاعدة البيانات الفعالة أمراً حيوياً للحفاظ على الأداء الأمثل. يوفر Django ORM أدوات قوية لتقليل عدد مرات الوصول إلى قاعدة البيانات وتحسين سرعة الاستعلامات. هناك تقنيتان رئيسيتان لتحقيق ذلك هما select_related و prefetch_related. سيشرح هذا الدليل الشامل هذه المفاهيم، ويوضح استخدامها بأمثلة عملية، ويساعدك على اختيار الأداة المناسبة لاحتياجاتك الخاصة.

فهم مشكلة N+1

قبل الخوض في select_related و prefetch_related، من الضروري فهم المشكلة التي يحلانها: مشكلة استعلام N+1. تحدث هذه المشكلة عندما يقوم تطبيقك بتنفيذ استعلام أولي واحد لجلب مجموعة من الكائنات، ثم يقوم باستعلامات إضافية (N استعلامات، حيث N هو عدد الكائنات) لاسترداد البيانات ذات الصلة لكل كائن.

لنأخذ مثالاً بسيطاً مع نماذج تمثل المؤلفين والكتب:

            class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=255)

class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=255)
    author = models.ForeignKey(Author, on_delete=models.CASCADE)

            

              
                Copy
              
            
          

الآن، تخيل أنك تريد عرض قائمة بالكتب مع مؤلفيها المقابلين. قد تبدو الطريقة الساذجة كما يلي:

            books = Book.objects.all()
for book in books:
    print(f"{book.title} by {book.author.name}")

            

              
                Copy
              
            
          

سيقوم هذا الكود بإنشاء استعلام واحد لجلب جميع الكتب ثم استعلام واحد لكل كتاب لجلب مؤلفه. إذا كان لديك 100 كتاب، فستقوم بتنفيذ 101 استعلام، مما يؤدي إلى عبء كبير على الأداء. هذه هي مشكلة N+1.

مقدمة إلى select_related

يُستخدم select_related لتحسين الاستعلامات التي تتضمن علاقات واحد-لواحد (one-to-one) ومفتاح خارجي (foreign key). يعمل عن طريق ضم الجدول (الجداول) المرتبطة في الاستعلام الأولي، مما يجلب البيانات ذات الصلة بفعالية في استعلام واحد لقاعدة البيانات.

لنعد إلى مثال المؤلفين والكتب. للقضاء على مشكلة N+1، يمكننا استخدام select_related على هذا النحو:

            books = Book.objects.all().select_related('author')
for book in books:
    print(f"{book.title} by {book.author.name}")

            

              
                Copy
              
            
          

الآن، سيقوم Django بتنفيذ استعلام واحد أكثر تعقيداً يضم جدولي Book و Author. عندما تصل إلى book.author.name في الحلقة، تكون البيانات متاحة بالفعل، ولا يتم تنفيذ أي استعلامات إضافية على قاعدة البيانات.

استخدام select_related مع علاقات متعددة

يمكن لـ select_related اجتياز علاقات متعددة. على سبيل المثال، إذا كان لديك نموذج به مفتاح خارجي لنموذج آخر، والذي بدوره لديه مفتاح خارجي لنموذج آخر، يمكنك استخدام select_related لجلب جميع البيانات ذات الصلة دفعة واحدة.

            class Country(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=255)

class AuthorProfile(models.Model):
    author = models.OneToOneField(Author, on_delete=models.CASCADE)
    country = models.ForeignKey(Country, on_delete=models.CASCADE)

# Add country to Author
Author.profile = models.OneToOneField(AuthorProfile, on_delete=models.CASCADE, null=True, blank=True)

authors = Author.objects.all().select_related('profile__country')
for author in authors:
    print(f"{author.name} is from {author.profile.country.name if author.profile else 'Unknown'}")

            

              
                Copy
              
            
          

في هذه الحالة، يقوم select_related('profile__country') بجلب AuthorProfile والـ Country المرتبط به في استعلام واحد. لاحظ استخدام الشرطة السفلية المزدوجة (__)، والتي تسمح لك باجتياز شجرة العلاقات.

قيود select_related

يكون select_related أكثر فاعلية مع علاقات واحد-لواحد والمفتاح الخارجي. وهو غير مناسب لعلاقات متعدد-إلى-متعدد أو علاقات المفتاح الخارجي العكسية، حيث يمكن أن يؤدي إلى استعلامات كبيرة وغير فعالة عند التعامل مع مجموعات بيانات مرتبطة كبيرة. لهذه السيناريوهات، يعد prefetch_related خياراً أفضل.

مقدمة إلى prefetch_related

صُمم prefetch_related لتحسين الاستعلامات التي تتضمن علاقات متعدد-إلى-متعدد (many-to-many) ومفتاح خارجي عكسي (reverse foreign key). بدلاً من استخدام عمليات الربط (joins)، يقوم prefetch_related بتنفيذ استعلامات منفصلة لكل علاقة ثم يستخدم Python لـ "ربط" النتائج. على الرغم من أن هذا يتضمن استعلامات متعددة، إلا أنه يمكن أن يكون أكثر كفاءة من استخدام عمليات الربط عند التعامل مع مجموعات بيانات مرتبطة كبيرة.

لنفترض سيناريو حيث يمكن لكل كتاب أن يحتوي على عدة أنواع (genres):

            class Genre(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=255)

class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=255)
    author = models.ForeignKey(Author, on_delete=models.CASCADE)
    genres = models.ManyToManyField(Genre)

            

              
                Copy
              
            
          

لجلب قائمة بالكتب مع أنواعها، لن يكون استخدام select_related مناسباً. بدلاً من ذلك، نستخدم prefetch_related:

            books = Book.objects.all().prefetch_related('genres')
for book in books:
    genre_names = [genre.name for genre in book.genres.all()]
    print(f"{book.title} ({', '.join(genre_names)}) by {book.author.name}")

            

              
                Copy
              
            
          

في هذه الحالة، سيقوم Django بتنفيذ استعلامين: واحد لجلب جميع الكتب وآخر لجلب جميع الأنواع المتعلقة بتلك الكتب. ثم يستخدم Python لربط الأنواع بكتبها بكفاءة.

prefetch_related مع المفاتيح الخارجية العكسية

يعد prefetch_related مفيداً أيضاً لتحسين علاقات المفتاح الخارجي العكسية. لننظر في المثال التالي:

            class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=255)
    country = models.CharField(max_length=255, blank=True, null=True) # Added for clarity

    def __str__(self):
        return self.name

class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=255)
    author = models.ForeignKey(Author, related_name='books', on_delete=models.CASCADE)

            

              
                Copy
              
            
          

لاسترداد قائمة بالمؤلفين وكتبهم:

            authors = Author.objects.all().prefetch_related('books')
for author in authors:
    book_titles = [book.title for book in author.books.all()]
    print(f"{author.name} has written: {', '.join(book_titles)}")

            

              
                Copy
              
            
          

هنا، يقوم prefetch_related('books') بجلب جميع الكتب المتعلقة بكل مؤلف في استعلام منفصل، متجنباً مشكلة N+1 عند الوصول إلى author.books.all().

استخدام prefetch_related مع مجموعة استعلام (queryset)

يمكنك تخصيص سلوك prefetch_related بشكل أكبر عن طريق توفير مجموعة استعلام مخصصة لجلب الكائنات ذات الصلة. يكون هذا مفيداً بشكل خاص عندما تحتاج إلى تصفية أو ترتيب البيانات ذات الصلة.

            from django.db.models import Prefetch

authors = Author.objects.prefetch_related(Prefetch('books', queryset=Book.objects.filter(title__icontains='django')))

for author in authors:
    django_books = author.books.all()
    print(f"{author.name} has written {len(django_books)} books about Django.")

            

              
                Copy
              
            
          

في هذا المثال، يسمح لنا كائن Prefetch بتحديد مجموعة استعلام مخصصة تجلب فقط الكتب التي تحتوي عناوينها على "django".

تسلسل prefetch_related

على غرار select_related، يمكنك تسلسل استدعاءات prefetch_related لتحسين علاقات متعددة:

            authors = Author.objects.all().prefetch_related('books__genres')

for author in authors:
  for book in author.books.all():
    genres = book.genres.all()
    print(f"{author.name} wrote {book.title} which is of genre(s) {[genre.name for genre in genres]}")

            

              
                Copy
              
            
          

هذا المثال يجلب مسبقاً الكتب المتعلقة بالمؤلف، ثم الأنواع المتعلقة بتلك الكتب. يسمح لك استخدام prefetch_related المتسلسل بتحسين العلاقات المتداخلة بعمق.

select_related مقابل prefetch_related: اختيار الأداة المناسبة

إذن، متى يجب أن تستخدم select_related ومتى يجب أن تستخدم prefetch_related؟ إليك دليل بسيط:

• select_related: استخدمها لعلاقات واحد-لواحد والمفتاح الخارجي حيث تحتاج إلى الوصول إلى البيانات ذات الصلة بشكل متكرر. إنها تنفذ عملية ربط (join) في قاعدة البيانات، لذا فهي أسرع بشكل عام لاسترداد كميات صغيرة من البيانات ذات الصلة.
• prefetch_related: استخدمها لعلاقات متعدد-إلى-متعدد والمفتاح الخارجي العكسي، أو عند التعامل مع مجموعات بيانات مرتبطة كبيرة. إنها تنفذ استعلامات منفصلة وتستخدم Python لربط النتائج، مما يمكن أن يكون أكثر كفاءة من عمليات الربط الكبيرة. استخدمها أيضاً عندما تحتاج إلى استخدام تصفية مخصصة لمجموعة الاستعلام على الكائنات ذات الصلة.

باختصار:

• نوع العلاقة: select_related (ForeignKey, OneToOne)، prefetch_related (ManyToManyField, reverse ForeignKey)
• نوع الاستعلام: select_related (JOIN)، prefetch_related (استعلامات منفصلة + ربط بـ Python)
• حجم البيانات: select_related (بيانات مرتبطة صغيرة)، prefetch_related (بيانات مرتبطة كبيرة)

أمثلة عملية وأفضل الممارسات

فيما يلي بعض الأمثلة العملية وأفضل الممارسات لاستخدام select_related و prefetch_related في سيناريوهات العالم الحقيقي:

• التجارة الإلكترونية: عند عرض تفاصيل المنتج، استخدم select_related لجلب فئة المنتج والشركة المصنعة. استخدم prefetch_related لجلب صور المنتج أو المنتجات ذات الصلة.
• وسائل التواصل الاجتماعي: عند عرض ملف تعريف المستخدم، استخدم prefetch_related لجلب منشورات المستخدم ومتابعيه. استخدم select_related لاسترداد معلومات ملف تعريف المستخدم.
• نظام إدارة المحتوى (CMS): عند عرض مقال، استخدم select_related لجلب المؤلف والفئة. استخدم prefetch_related لجلب وسوم المقال وتعليقاته.

أفضل الممارسات العامة:

• تحليل استعلاماتك: استخدم شريط أدوات التصحيح في Django أو أدوات التحليل الأخرى لتحديد الاستعلامات البطيئة ومشاكل N+1 المحتملة.
• ابدأ ببساطة: ابدأ بتنفيذ بسيط ثم قم بالتحسين بناءً على نتائج التحليل.
• اختبر جيداً: تأكد من أن تحسيناتك لا تؤدي إلى أخطاء جديدة أو تراجع في الأداء.
• فكر في التخزين المؤقت (Caching): بالنسبة للبيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر، فكر في استخدام آليات التخزين المؤقت (مثل إطار عمل التخزين المؤقت في Django أو Redis) لتحسين الأداء بشكل أكبر.
• استخدم الفهارس في قاعدة البيانات: هذا أمر لا بد منه لأداء الاستعلام الأمثل، خاصة في بيئة الإنتاج.

تقنيات التحسين المتقدمة

بالإضافة إلى select_related و prefetch_related، هناك تقنيات متقدمة أخرى يمكنك استخدامها لتحسين استعلامات Django ORM:

• only() و defer(): تسمح لك هذه الدوال بتحديد الحقول التي سيتم استردادها من قاعدة البيانات. استخدم only() لاسترداد الحقول الضرورية فقط، و defer() لاستبعاد الحقول التي لا توجد حاجة فورية لها.
• values() و values_list(): تسمح لك هذه الدوال باسترداد البيانات كقواميس أو صفوف (tuples)، بدلاً من كائنات نماذج Django. يمكن أن يكون هذا أكثر كفاءة عندما تحتاج فقط إلى مجموعة فرعية من حقول النموذج.
• استعلامات SQL الخام: في بعض الحالات، قد لا يكون Django ORM هو الطريقة الأكثر كفاءة لاسترداد البيانات. يمكنك استخدام استعلامات SQL الخام للاستعلامات المعقدة أو المحسّنة للغاية.
• التحسينات الخاصة بقاعدة البيانات: قواعد البيانات المختلفة (مثل PostgreSQL، MySQL) لديها تقنيات تحسين مختلفة. ابحث واستفد من الميزات الخاصة بقاعدة البيانات لتحسين الأداء بشكل أكبر.

اعتبارات التدويل (Internationalization)

عند تطوير تطبيقات Django لجمهور عالمي، من المهم مراعاة التدويل (i18n) والتوطين (l10n). يمكن أن يؤثر هذا على استعلامات قاعدة البيانات الخاصة بك بعدة طرق:

• البيانات الخاصة باللغة: قد تحتاج إلى تخزين ترجمات المحتوى في قاعدة البيانات الخاصة بك. استخدم إطار عمل i18n في Django لإدارة الترجمات والتأكد من أن استعلاماتك تسترد إصدار اللغة الصحيح للبيانات.
• مجموعات الأحرف والترتيب (Collations): اختر مجموعات الأحرف والترتيب المناسبة لقاعدة البيانات الخاصة بك لدعم مجموعة واسعة من اللغات والأحرف.
• المناطق الزمنية: عند التعامل مع التواريخ والأوقات، كن على دراية بالمناطق الزمنية. قم بتخزين التواريخ والأوقات بالتوقيت العالمي المنسق (UTC) وقم بتحويلها إلى المنطقة الزمنية المحلية للمستخدم عند عرضها.
• تنسيق العملة: عند عرض الأسعار، استخدم رموز العملات والتنسيق المناسب بناءً على لغة المستخدم.

الخاتمة

يعد تحسين استعلامات Django ORM ضرورياً لبناء تطبيقات ويب قابلة للتطوير وعالية الأداء. من خلال فهم واستخدام select_related و prefetch_related بفعالية، يمكنك تقليل عدد استعلامات قاعدة البيانات بشكل كبير وتحسين الاستجابة العامة لتطبيقك. تذكر تحليل استعلاماتك، واختبار تحسيناتك بدقة، والنظر في التقنيات المتقدمة الأخرى لتعزيز الأداء بشكل أكبر. باتباع هذه الممارسات الفضلى، يمكنك ضمان أن تطبيق Django الخاص بك يقدم تجربة مستخدم سلسة وفعالة، بغض النظر عن حجمه أو تعقيده. ضع في اعتبارك أيضاً أن التصميم الجيد لقاعدة البيانات والفهارس المكونة بشكل صحيح أمر لا بد منه لتحقيق الأداء الأمثل.