ಜಾಂಗೊ ORM ಕ್ವೆರಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: select_related vs. prefetch_related

ನಿಮ್ಮ ಜಾಂಗೊ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಬೆಳೆದಂತೆ, ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ದಕ್ಷ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಕ್ವೆರಿಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗುತ್ತವೆ. ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಹಿಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಕ್ವೆರಿ ವೇಗವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಜಾಂಗೊ ORM ಶಕ್ತಿಯುತ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರಗಳೆಂದರೆ select_related ಮತ್ತು prefetch_related. ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅವುಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ಸಾಧನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

N+1 ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

select_related ಮತ್ತು prefetch_related ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು, ಅವುಗಳು ಪರಿಹರಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ: N+1 ಕ್ವೆರಿ ಸಮಸ್ಯೆ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಒಂದು ಆರಂಭಿಕ ಕ್ವೆರಿಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದಾಗ ಮತ್ತು ನಂತರ ಪ್ರತಿ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕ್ವೆರಿಗಳನ್ನು (N ಕ್ವೆರಿಗಳು, ಇಲ್ಲಿ N ಎಂಬುದು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ) ಮಾಡಿದಾಗ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.

ಲೇಖಕರು ಮತ್ತು ಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:

            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
              
            
          

ಈಗ, ನೀವು ಪುಸ್ತಕಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಅವುಗಳ ಅನುಗುಣವಾದ ಲೇಖಕರೊಂದಿಗೆ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಒಂದು ಸರಳ ವಿಧಾನವು ಈ ರೀತಿ ಇರಬಹುದು:

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

            

              
                Copy
              
            
          

ಈ ಕೋಡ್ ಎಲ್ಲಾ ಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಒಂದು ಕ್ವೆರಿಯನ್ನು ಮತ್ತು ನಂತರ ಪ್ರತಿ ಪುಸ್ತಕಕ್ಕೆ ಅದರ ಲೇಖಕರನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಒಂದು ಕ್ವೆರಿಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು 100 ಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ನೀವು 101 ಕ್ವೆರಿಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತೀರಿ, ಇದು ಗಮನಾರ್ಹ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಹೊರೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದೇ N+1 ಸಮಸ್ಯೆ.

select_related ಪರಿಚಯ

select_related ಅನ್ನು ಒಂದರಿಂದ-ಒಂದು (one-to-one) ಮತ್ತು ವಿದೇಶಿ ಕೀ (foreign key) ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕ್ವೆರಿಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಆರಂಭಿಕ ಕ್ವೆರಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಟೇಬಲ್(ಗಳನ್ನು) ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಒಂದೇ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಹಿಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.

ನಮ್ಮ ಲೇಖಕರು ಮತ್ತು ಪುಸ್ತಕಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಹಿಂತಿರುಗೋಣ. N+1 ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು, ನಾವು select_related ಅನ್ನು ಈ ರೀತಿ ಬಳಸಬಹುದು:

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

            

              
                Copy
              
            
          

ಈಗ, ಜಾಂಗೊ Book ಮತ್ತು Author ಟೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಒಂದೇ, ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಕ್ವೆರಿಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ book.author.name ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಿದಾಗ, ಡೇಟಾ ಈಗಾಗಲೇ ಲಭ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಕ್ವೆರಿಗಳನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಬಹು ಸಂಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ select_related ಬಳಸುವುದು

select_related ಬಹು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ದಾಟಬಲ್ಲದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಬಳಿ ಒಂದು ಮಾದರಿಗೆ ವಿದೇಶಿ ಕೀ ಇದ್ದರೆ, ಮತ್ತು ಆ ಮಾದರಿಗೆ ಮತ್ತೊಂದು ಮಾದರಿಗೆ ವಿದೇಶಿ ಕೀ ಇದ್ದರೆ, ನೀವು select_related ಬಳಸಿ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ ಪಡೆಯಬಹುದು.

            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
              
            
          

ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, select_related('profile__country') ಒಂದೇ ಕ್ವೆರಿಯಲ್ಲಿ AuthorProfile ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ Country ಅನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಡಬಲ್ ಅಂಡರ್‌ಸ್ಕೋರ್ (__) ಸಂಕೇತವನ್ನು ಗಮನಿಸಿ, ಇದು ಸಂಬಂಧಗಳ ಟ್ರೀಯನ್ನು ದಾಟಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

select_related ನ ಮಿತಿಗಳು

select_related ಒಂದರಿಂದ-ಒಂದು ಮತ್ತು ವಿದೇಶಿ ಕೀ ಸಂಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಅನೇಕದಿಂದ-ಅನೇಕ (many-to-many) ಸಂಬಂಧಗಳು ಅಥವಾ ರಿವರ್ಸ್ ವಿದೇಶಿ ಕೀ ಸಂಬಂಧಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ದೊಡ್ಡ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಇದು ದೊಡ್ಡ ಮತ್ತು ಅಸಮರ್ಥ ಕ್ವೆರಿಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಈ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ, prefetch_related ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.

prefetch_related ಪರಿಚಯ

prefetch_related ಅನ್ನು ಅನೇಕದಿಂದ-ಅನೇಕ (many-to-many) ಮತ್ತು ರಿವರ್ಸ್ ವಿದೇಶಿ ಕೀ (reverse foreign key) ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕ್ವೆರಿಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಜಾಯಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಬದಲು, prefetch_related ಪ್ರತಿ ಸಂಬಂಧಕ್ಕೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕ್ವೆರಿಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು "ಸೇರಿಸಲು" ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಬಹು ಕ್ವೆರಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದರೂ, ದೊಡ್ಡ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಜಾಯಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಪ್ರತಿ ಪುಸ್ತಕವು ಬಹು ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದಾದ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:

            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
              
            
          

ಪುಸ್ತಕಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಅವುಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ಪಡೆಯಲು, select_related ಬಳಸುವುದು ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ನಾವು prefetch_related ಬಳಸುತ್ತೇವೆ:

            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
              
            
          

ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಜಾಂಗೊ ಎರಡು ಕ್ವೆರಿಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ: ಒಂದು ಎಲ್ಲಾ ಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಆ ಪುಸ್ತಕಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು. ನಂತರ ಅದು ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಆಯಾ ಪುಸ್ತಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

ರಿವರ್ಸ್ ವಿದೇಶಿ ಕೀಗಳೊಂದಿಗೆ prefetch_related

prefetch_related ರಿವರ್ಸ್ ವಿದೇಶಿ ಕೀ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ಸಹ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಈ ಕೆಳಗಿನ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:

            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
              
            
          

ಲೇಖಕರ ಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ಅವರ ಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು:

            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
              
            
          

ಇಲ್ಲಿ, prefetch_related('books') ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕ್ವೆರಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಲೇಖಕರಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ, author.books.all() ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಾಗ N+1 ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ.

ಕ್ವೆರಿಸೆಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ prefetch_related ಬಳಸುವುದು

ಸಂಬಂಧಿತ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಕಸ್ಟಮ್ ಕ್ವೆರಿಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ನೀವು prefetch_related ನ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಬಹುದು. ನೀವು ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

            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
              
            
          

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, Prefetch ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ನಮಗೆ ಕಸ್ಟಮ್ ಕ್ವೆರಿಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಅದು ಕೇವಲ "django" ಶಬ್ದವನ್ನು ಶೀರ್ಷಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿರುವ ಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.

prefetch_related ಅನ್ನು ಚೈನ್ ಮಾಡುವುದು

select_related ನಂತೆಯೇ, ನೀವು ಬಹು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು prefetch_related ಕರೆಗಳನ್ನು ಚೈನ್ ಮಾಡಬಹುದು:

            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
              
            
          

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು ಲೇಖಕರಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು, ಮತ್ತು ನಂತರ ಆ ಪುಸ್ತಕಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಪ್ರಿಫೆಚ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಚೈನ್ಡ್ prefetch_related ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಆಳವಾಗಿ ನೆಸ್ಟೆಡ್ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

select_related vs. prefetch_related: ಸರಿಯಾದ ಸಾಧನವನ್ನು ಆರಿಸುವುದು

ಹಾಗಾದರೆ, ನೀವು ಯಾವಾಗ select_related ಅನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ prefetch_related ಅನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು? ಇಲ್ಲಿದೆ ಒಂದು ಸರಳ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ:

• select_related: ಒಂದರಿಂದ-ಒಂದು ಮತ್ತು ವಿದೇಶಿ ಕೀ ಸಂಬಂಧಗಳಿಗೆ ಬಳಸಿ, ಅಲ್ಲಿ ನೀವು ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಜಾಯಿನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
• prefetch_related: ಅನೇಕದಿಂದ-ಅನೇಕ ಮತ್ತು ರಿವರ್ಸ್ ವಿದೇಶಿ ಕೀ ಸಂಬಂಧಗಳಿಗೆ, ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಬಳಸಿ. ಇದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕ್ವೆರಿಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಜಾಯಿನ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರಬಹುದು. ಸಂಬಂಧಿತ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಕಸ್ಟಮ್ ಕ್ವೆರಿಸೆಟ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬೇಕಾದಾಗಲೂ ಇದನ್ನು ಬಳಸಿ.

ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ:

• ಸಂಬಂಧದ ಪ್ರಕಾರ: select_related (ForeignKey, OneToOne), prefetch_related (ManyToManyField, reverse ForeignKey)
• ಕ್ವೆರಿ ಪ್ರಕಾರ: select_related (JOIN), prefetch_related (ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕ್ವೆರಿಗಳು + ಪೈಥಾನ್ ಜಾಯಿನ್)
• ಡೇಟಾ ಗಾತ್ರ: select_related (ಸಣ್ಣ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾ), prefetch_related (ದೊಡ್ಡ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾ)

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು

ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ select_related ಮತ್ತು prefetch_related ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಕೆಲವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

• ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್: ಉತ್ಪನ್ನದ ವಿವರಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವಾಗ, ಉತ್ಪನ್ನದ ವರ್ಗ ಮತ್ತು ತಯಾರಕರನ್ನು ಪಡೆಯಲು select_related ಬಳಸಿ. ಉತ್ಪನ್ನದ ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಬಂಧಿತ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು prefetch_related ಬಳಸಿ.
• ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ: ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವಾಗ, ಬಳಕೆದಾರರ ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಯಾಯಿಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು prefetch_related ಬಳಸಿ. ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು select_related ಬಳಸಿ.
• ಕಂಟೆಂಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್‌ಮೆಂಟ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ (CMS): ಲೇಖನವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವಾಗ, ಲೇಖಕ ಮತ್ತು ವರ್ಗವನ್ನು ಪಡೆಯಲು select_related ಬಳಸಿ. ಲೇಖನದ ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು prefetch_related ಬಳಸಿ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು:

• ನಿಮ್ಮ ಕ್ವೆರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಡಿ: ನಿಧಾನವಾದ ಕ್ವೆರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ N+1 ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಜಾಂಗೊದ ಡಿಬಗ್ ಟೂಲ್‌ಬಾರ್ ಅಥವಾ ಇತರ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ಸರಳವಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ: ಒಂದು ಸರಳ ಅನುಷ್ಠಾನದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಮತ್ತು ನಂತರ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಿ.
• ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳು ಹೊಸ ದೋಷಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಹಿನ್ನಡೆಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
• ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಸುಧಾರಿಸಲು ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜಾಂಗೊದ ಕ್ಯಾಶ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಅಥವಾ Redis) ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
• ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ: ಉತ್ತಮ ಕ್ವೆರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್‌ನಲ್ಲಿ ಇದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.

ಸುಧಾರಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳು

select_related ಮತ್ತು prefetch_related ಅನ್ನು ಮೀರಿ, ನಿಮ್ಮ ಜಾಂಗೊ ORM ಕ್ವೆರಿಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ನೀವು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಇತರ ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳಿವೆ:

• only() ಮತ್ತು defer(): ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಿಂದ ಯಾವ ಫೀಲ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಫೀಲ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹಿಂಪಡೆಯಲು only() ಬಳಸಿ, ಮತ್ತು ತಕ್ಷಣ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಫೀಲ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊರಗಿಡಲು defer() ಬಳಸಿ.
• values() ಮತ್ತು values_list(): ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಜಾಂಗೊ ಮಾದರಿ ನಿದರ್ಶನಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಡಿಕ್ಷನರಿಗಳು ಅಥವಾ ಟುಪಲ್‌ಗಳಾಗಿ ಹಿಂಪಡೆಯಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ನಿಮಗೆ ಮಾದರಿಯ ಫೀಲ್ಡ್‌ಗಳ ಉಪವಿಭಾಗ ಮಾತ್ರ ಬೇಕಾದಾಗ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರಬಹುದು.
• ಕಚ್ಚಾ SQL ಕ್ವೆರಿಗಳು: ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಜಾಂಗೊ ORM ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಗವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಕ್ವೆರಿಗಳಿಗಾಗಿ ನೀವು ಕಚ್ಚಾ SQL ಕ್ವೆರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
• ಡೇಟಾಬೇಸ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳು: ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು (ಉದಾ., PostgreSQL, MySQL) ವಿಭಿನ್ನ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಸುಧಾರಿಸಲು ಡೇಟಾಬೇಸ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಶೋಧಿಸಿ ಮತ್ತು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಿ.

ಅಂತಾರಾಷ್ಟ್ರೀಕರಣದ ಪರಿಗಣನೆಗಳು

ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗಾಗಿ ಜಾಂಗೊ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಾಗ, ಅಂತಾರಾಷ್ಟ್ರೀಕರಣ (i18n) ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಕರಣವನ್ನು (l10n) ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಕ್ವೆರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಹಲವಾರು ವಿಧಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು:

• ಭಾಷೆ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ವಿಷಯದ ಅನುವಾದಗಳನ್ನು ನೀವು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಅನುವಾದಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕ್ವೆರಿಗಳು ಡೇಟಾದ ಸರಿಯಾದ ಭಾಷಾ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಜಾಂಗೊದ i18n ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಬಳಸಿ.
• ಕ್ಯಾರೆಕ್ಟರ್ ಸೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕೊಲ್ಲೇಶನ್‌ಗಳು: ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಕ್ಯಾರೆಕ್ಟರ್ ಸೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕೊಲ್ಲೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ.
• ಸಮಯ ವಲಯಗಳು: ದಿನಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಯಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ, ಸಮಯ ವಲಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಗಮನವಿರಲಿ. ದಿನಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಯಗಳನ್ನು UTC ಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವಾಗ ಬಳಕೆದಾರರ ಸ್ಥಳೀಯ ಸಮಯ ವಲಯಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ.
• ಕರೆನ್ಸಿ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್: ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವಾಗ, ಬಳಕೆದಾರರ ಲೊಕೇಲ್ ಆಧರಿಸಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಕರೆನ್ಸಿ ಚಿಹ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ.

ತೀರ್ಮಾನ

ಮಾಪನೀಯ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಜಾಂಗೊ ORM ಕ್ವೆರಿಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. select_related ಮತ್ತು prefetch_related ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಕ್ವೆರಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಒಟ್ಟಾರೆ ಸ್ಪಂದಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಕ್ವೆರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಡಲು, ನಿಮ್ಮ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಇತರ ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಮರೆಯದಿರಿ. ಈ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಿಮ್ಮ ಜಾಂಗೊ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅದರ ಗಾತ್ರ ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ, ಸುಗಮ ಮತ್ತು ದಕ್ಷ ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ನೀವು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಉತ್ತಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲಾದ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಹ ಪರಿಗಣಿಸಿ.