ജാംഗോ ORM ക്വറി ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ: select_related ഉം prefetch_related ഉം

നിങ്ങളുടെ ജാംഗോ ആപ്ലിക്കേഷൻ വളരുന്തോറും, മികച്ച പ്രകടനം നിലനിർത്തുന്നതിന് കാര്യക്ഷമമായ ഡാറ്റാബേസ് ക്വറികൾ നിർണായകമാകും. ഡാറ്റാബേസ് ഹിറ്റുകൾ കുറയ്ക്കാനും ക്വറി വേഗത മെച്ചപ്പെടുത്താനും ജാംഗോ ORM ശക്തമായ ടൂളുകൾ നൽകുന്നു. ഇത് നേടുന്നതിനുള്ള രണ്ട് പ്രധാന സാങ്കേതിക വിദ്യകളാണ് select_related, prefetch_related എന്നിവ. ഈ സമഗ്രമായ ഗൈഡ് ഈ ആശയങ്ങൾ വിശദീകരിക്കുകയും പ്രായോഗിക ഉദാഹരണങ്ങളിലൂടെ അവയുടെ ഉപയോഗം വ്യക്തമാക്കുകയും നിങ്ങളുടെ പ്രത്യേക ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ശരിയായ ടൂൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യും.

N+1 പ്രശ്നം മനസ്സിലാക്കൽ

select_related, prefetch_related എന്നിവയെക്കുറിച്ച് വിശദമായി അറിയുന്നതിന് മുമ്പ്, അവ പരിഹരിക്കുന്ന പ്രശ്നം മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്: N+1 ക്വറി പ്രശ്നം. ഒരു കൂട്ടം ഒബ്ജക്റ്റുകൾ ലഭ്യമാക്കാൻ നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഒരു പ്രാരംഭ ക്വറി എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുകയും, തുടർന്ന് ഓരോ ഒബ്ജക്റ്റിൻ്റെയും അനുബന്ധ ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിന് അധിക ക്വറികൾ (N ക്വറികൾ, ഇവിടെ N എന്നത് ഒബ്ജക്റ്റുകളുടെ എണ്ണമാണ്) നടത്തുകയും ചെയ്യുമ്പോഴാണ് ഇത് സംഭവിക്കുന്നത്.

എഴുത്തുകാരെയും പുസ്തകങ്ങളെയും പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന മോഡലുകളുള്ള ഒരു ലളിതമായ ഉദാഹരണം പരിഗണിക്കുക:

            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
              
            
          

ഇനി, പുസ്തകങ്ങളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് അവയുടെ എഴുത്തുകാരുമായി ചേർത്ത് പ്രദർശിപ്പിക്കണമെന്ന് കരുതുക. ഒരു സാധാരണ സമീപനം ഇങ്ങനെയായിരിക്കാം:

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

            

              
                Copy
              
            
          

ഈ കോഡ് എല്ലാ പുസ്തകങ്ങളും ലഭ്യമാക്കാൻ ഒരു ക്വറിയും, തുടർന്ന് ഓരോ പുസ്തകത്തിനും അതിൻ്റെ രചയിതാവിനെ ലഭ്യമാക്കാൻ ഓരോ ക്വറിയും സൃഷ്ടിക്കും. നിങ്ങൾക്ക് 100 പുസ്തകങ്ങളുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ 101 ക്വറികൾ എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യും, ഇത് പ്രകടനത്തിൽ കാര്യമായ കുറവുണ്ടാക്കും. ഇതാണ് N+1 പ്രശ്നം.

select_related പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു

വൺ-ടു-വൺ, ഫോറിൻ കീ ബന്ധങ്ങളുള്ള ക്വറികൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനാണ് select_related ഉപയോഗിക്കുന്നത്. പ്രാരംഭ ക്വറിയിൽ ബന്ധപ്പെട്ട ടേബിളുകൾ ജോയിൻ ചെയ്തുകൊണ്ട്, ഒറ്റ ഡാറ്റാബേസ് ഹിറ്റിൽ ബന്ധപ്പെട്ട ഡാറ്റ കാര്യക്ഷമമായി ലഭ്യമാക്കാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.

നമുക്ക് നമ്മുടെ എഴുത്തുകാരുടെയും പുസ്തകങ്ങളുടെയും ഉദാഹരണത്തിലേക്ക് മടങ്ങാം. N+1 പ്രശ്നം ഒഴിവാക്കാൻ, നമുക്ക് select_related ഇതുപോലെ ഉപയോഗിക്കാം:

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

            

              
                Copy
              
            
          

ഇപ്പോൾ, ജാംഗോ Book, Author ടേബിളുകളെ ജോയിൻ ചെയ്യുന്ന ഒരൊറ്റ, കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ക്വറി എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യും. നിങ്ങൾ ലൂപ്പിൽ book.author.name ആക്‌സസ് ചെയ്യുമ്പോൾ, ഡാറ്റ ഇതിനകം ലഭ്യമായിരിക്കും, അധിക ഡാറ്റാബേസ് ക്വറികളൊന്നും നടത്തുന്നില്ല.

ഒന്നിലധികം ബന്ധങ്ങളുമായി select_related ഉപയോഗിക്കുന്നത്

select_related-ന് ഒന്നിലധികം ബന്ധങ്ങളിലൂടെ സഞ്ചരിക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു മോഡലിന് മറ്റൊരു മോഡലുമായി ഒരു ഫോറിൻ കീ ബന്ധമുണ്ടെങ്കിൽ, ആ മോഡലിന് മറ്റൊരു മോഡലുമായി ഒരു ഫോറിൻ കീ ബന്ധമുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് select_related ഉപയോഗിച്ച് എല്ലാ അനുബന്ധ ഡാറ്റയും ഒരുമിച്ച് ലഭ്യമാക്കാം.

            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
              
            
          

ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, select_related('profile__country') എന്നത് AuthorProfile-ഉം അതിൻ്റെ അനുബന്ധ Country-യും ഒരൊറ്റ ക്വറിയിൽ ലഭ്യമാക്കുന്നു. റിലേഷൻഷിപ്പ് ട്രീയിലൂടെ സഞ്ചരിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന ഡബിൾ അണ്ടർസ്കോർ (__) നൊട്ടേഷൻ ശ്രദ്ധിക്കുക.

select_related-ൻ്റെ പരിമിതികൾ

വൺ-ടു-വൺ, ഫോറിൻ കീ ബന്ധങ്ങളിലാണ് select_related ഏറ്റവും ഫലപ്രദം. മെനി-ടു-മെനി ബന്ധങ്ങൾക്കോ റിവേഴ്സ് ഫോറിൻ കീ ബന്ധങ്ങൾക്കോ ഇത് അനുയോജ്യമല്ല, കാരണം വലിയ അനുബന്ധ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുമായി ഇടപെടുമ്പോൾ ഇത് വലുതും കാര്യക്ഷമമല്ലാത്തതുമായ ക്വറികളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. ഈ സാഹചര്യങ്ങളിൽ, prefetch_related ആണ് മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പ്.

prefetch_related പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു

മെനി-ടു-മെനി, റിവേഴ്സ് ഫോറിൻ കീ ബന്ധങ്ങളുള്ള ക്വറികൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനാണ് prefetch_related രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്. ജോയിനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് പകരം, prefetch_related ഓരോ ബന്ധത്തിനും വെവ്വേറെ ക്വറികൾ നടത്തുകയും തുടർന്ന് പൈത്തൺ ഉപയോഗിച്ച് ഫലങ്ങൾ "ജോയിൻ" ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇതിൽ ഒന്നിലധികം ക്വറികൾ ഉൾപ്പെടുന്നുണ്ടെങ്കിലും, വലിയ അനുബന്ധ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുമായി ഇടപെടുമ്പോൾ ജോയിനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനേക്കാൾ ഇത് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാകും.

ഓരോ പുസ്തകത്തിനും ഒന്നിലധികം വിഭാഗങ്ങൾ (genres) ഉണ്ടാകാവുന്ന ഒരു സാഹചര്യം പരിഗണിക്കുക:

            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
              
            
          

പുസ്തകങ്ങളുടെ ലിസ്റ്റ് അവയുടെ വിഭാഗങ്ങളോടൊപ്പം ലഭ്യമാക്കാൻ, select_related ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഉചിതമല്ല. പകരം, നമ്മൾ prefetch_related ഉപയോഗിക്കുന്നു:

            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
              
            
          

ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ജാംഗോ രണ്ട് ക്വറികൾ എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യും: ഒന്ന് എല്ലാ പുസ്തകങ്ങളും ലഭ്യമാക്കാനും മറ്റൊന്ന് ആ പുസ്തകങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട എല്ലാ വിഭാഗങ്ങളും ലഭ്യമാക്കാനും. തുടർന്ന് പൈത്തൺ ഉപയോഗിച്ച് ആ വിഭാഗങ്ങളെ അതത് പുസ്തകങ്ങളുമായി കാര്യക്ഷമമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു.

റിവേഴ്സ് ഫോറിൻ കീകളോടൊപ്പം prefetch_related ഉപയോഗിക്കുന്നത്

റിവേഴ്സ് ഫോറിൻ കീ ബന്ധങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും prefetch_related ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഇനിപ്പറയുന്ന ഉദാഹരണം പരിഗണിക്കുക:

            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
              
            
          

എഴുത്തുകാരുടെയും അവരുടെ പുസ്തകങ്ങളുടെയും ഒരു ലിസ്റ്റ് വീണ്ടെടുക്കാൻ:

            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
              
            
          

ഇവിടെ, prefetch_related('books') എന്നത് ഓരോ എഴുത്തുകാരനുമായി ബന്ധപ്പെട്ട എല്ലാ പുസ്തകങ്ങളെയും ഒരു പ്രത്യേക ക്വറിയിൽ ലഭ്യമാക്കുന്നു, ഇത് author.books.all() ആക്സസ് ചെയ്യുമ്പോൾ ഉണ്ടാകുന്ന N+1 പ്രശ്നം ഒഴിവാക്കുന്നു.

ഒരു ക്വറിസെറ്റിനൊപ്പം prefetch_related ഉപയോഗിക്കുന്നത്

അനുബന്ധ ഒബ്ജക്റ്റുകൾ ലഭ്യമാക്കുന്നതിന് ഒരു കസ്റ്റം ക്വറിസെറ്റ് നൽകി prefetch_related-ൻ്റെ പ്രവർത്തനം നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാം. അനുബന്ധ ഡാറ്റ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുകയോ ഓർഡർ ചെയ്യുകയോ ചെയ്യേണ്ടിവരുമ്പോൾ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

            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
              
            
          

ഈ ഉദാഹരണത്തിൽ, "django" എന്ന് തലക്കെട്ടിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന പുസ്തകങ്ങൾ മാത്രം ലഭ്യമാക്കുന്ന ഒരു കസ്റ്റം ക്വറിസെറ്റ് വ്യക്തമാക്കാൻ Prefetch ഒബ്ജക്റ്റ് നമ്മെ അനുവദിക്കുന്നു.

prefetch_related ചങ്ങലയായി ഉപയോഗിക്കുന്നത്

select_related പോലെ, ഒന്നിലധികം ബന്ധങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് prefetch_related കോളുകൾ ചങ്ങലയായി ഉപയോഗിക്കാം:

            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
              
            
          

ഈ ഉദാഹരണം എഴുത്തുകാരനുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പുസ്തകങ്ങളെയും, തുടർന്ന് ആ പുസ്തകങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വിഭാഗങ്ങളെയും പ്രീഫെച്ച് ചെയ്യുന്നു. ചങ്ങലയായി prefetch_related ഉപയോഗിക്കുന്നത് ആഴത്തിൽ നെസ്റ്റ് ചെയ്ത ബന്ധങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.

select_related ഉം prefetch_related ഉം: ശരിയായ ടൂൾ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ

അപ്പോൾ, എപ്പോഴാണ് നിങ്ങൾ select_related ഉപയോഗിക്കേണ്ടത്, എപ്പോഴാണ് prefetch_related ഉപയോഗിക്കേണ്ടത്? ഇവിടെ ഒരു ലളിതമായ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം നൽകുന്നു:

• select_related: വൺ-ടു-വൺ, ഫോറിൻ കീ ബന്ധങ്ങൾക്കായി ഉപയോഗിക്കുക, അവിടെ നിങ്ങൾക്ക് അനുബന്ധ ഡാറ്റ ഇടയ്ക്കിടെ ആക്സസ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. ഇത് ഡാറ്റാബേസിൽ ഒരു ജോയിൻ നടത്തുന്നു, അതിനാൽ ചെറിയ അളവിലുള്ള അനുബന്ധ ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിന് ഇത് സാധാരണയായി വേഗതയേറിയതാണ്.
• prefetch_related: മെനി-ടു-മെനി, റിവേഴ്സ് ഫോറിൻ കീ ബന്ധങ്ങൾക്കായി ഉപയോഗിക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ വലിയ അനുബന്ധ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുമായി ഇടപെടുമ്പോൾ. ഇത് വെവ്വേറെ ക്വറികൾ നടത്തുകയും ഫലങ്ങൾ ജോയിൻ ചെയ്യാൻ പൈത്തൺ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് വലിയ ജോയിനുകളേക്കാൾ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാകും. അനുബന്ധ ഒബ്ജക്റ്റുകളിൽ കസ്റ്റം ക്വറിസെറ്റ് ഫിൽട്ടറിംഗ് ഉപയോഗിക്കേണ്ടിവരുമ്പോഴും ഇത് ഉപയോഗിക്കുക.

ചുരുക്കത്തിൽ:

• ബന്ധത്തിൻ്റെ തരം: select_related (ForeignKey, OneToOne), prefetch_related (ManyToManyField, റിവേഴ്സ് ForeignKey)
• ക്വറി തരം: select_related (JOIN), prefetch_related (പ്രത്യേക ക്വറികൾ + പൈത്തൺ ജോയിൻ)
• ഡാറ്റയുടെ വലുപ്പം: select_related (ചെറിയ അനുബന്ധ ഡാറ്റ), prefetch_related (വലിയ അനുബന്ധ ഡാറ്റ)

പ്രായോഗിക ഉദാഹരണങ്ങളും മികച്ച രീതികളും

യഥാർത്ഥ സാഹചര്യങ്ങളിൽ select_related, prefetch_related എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള ചില പ്രായോഗിക ഉദാഹരണങ്ങളും മികച്ച രീതികളും താഴെ നൽകുന്നു:

• ഇ-കൊമേഴ്‌സ്: ഉൽപ്പന്ന വിശദാംശങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ഉൽപ്പന്നത്തിൻ്റെ വിഭാഗവും നിർമ്മാതാവിനെയും ലഭ്യമാക്കാൻ select_related ഉപയോഗിക്കുക. ഉൽപ്പന്ന ചിത്രങ്ങളോ അനുബന്ധ ഉൽപ്പന്നങ്ങളോ ലഭ്യമാക്കാൻ prefetch_related ഉപയോഗിക്കുക.
• സോഷ്യൽ മീഡിയ: ഒരു ഉപയോക്താവിൻ്റെ പ്രൊഫൈൽ പ്രദർശിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ഉപയോക്താവിൻ്റെ പോസ്റ്റുകളും ഫോളോവേഴ്‌സിനെയും ലഭ്യമാക്കാൻ prefetch_related ഉപയോഗിക്കുക. ഉപയോക്താവിൻ്റെ പ്രൊഫൈൽ വിവരങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കാൻ select_related ഉപയോഗിക്കുക.
• കണ്ടൻ്റ് മാനേജ്‌മെൻ്റ് സിസ്റ്റം (CMS): ഒരു ലേഖനം പ്രദർശിപ്പിക്കുമ്പോൾ, രചയിതാവിനെയും വിഭാഗത്തെയും ലഭ്യമാക്കാൻ select_related ഉപയോഗിക്കുക. ലേഖനത്തിൻ്റെ ടാഗുകളും അഭിപ്രായങ്ങളും ലഭ്യമാക്കാൻ prefetch_related ഉപയോഗിക്കുക.

പൊതുവായ മികച്ച രീതികൾ:

• നിങ്ങളുടെ ക്വറികൾ പ്രൊഫൈൽ ചെയ്യുക: വേഗത കുറഞ്ഞ ക്വറികളും N+1 പ്രശ്നങ്ങളും തിരിച്ചറിയാൻ ജാംഗോയുടെ ഡീബഗ് ടൂൾബാർ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് പ്രൊഫൈലിംഗ് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
• ലളിതമായി ആരംഭിക്കുക: ഒരു സാധാരണ നിർവ്വഹണത്തോടെ ആരംഭിച്ച് പ്രൊഫൈലിംഗ് ഫലങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക.
• സമഗ്രമായി പരിശോധിക്കുക: നിങ്ങളുടെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ പുതിയ ബഗുകളോ പ്രകടനത്തിൽ കുറവോ വരുത്തുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.
• കാഷിംഗ് പരിഗണിക്കുക: പതിവായി ആക്‌സസ് ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റയ്ക്കായി, പ്രകടനം കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് കാഷിംഗ് സംവിധാനങ്ങൾ (ഉദാ. ജാംഗോയുടെ കാഷെ ഫ്രെയിംവർക്ക് അല്ലെങ്കിൽ Redis) ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക.
• ഡാറ്റാബേസിൽ ഇൻഡെക്സുകൾ ഉപയോഗിക്കുക: മികച്ച ക്വറി പ്രകടനത്തിന്, പ്രത്യേകിച്ച് പ്രൊഡക്ഷനിൽ, ഇത് അത്യാവശ്യമാണ്.

അഡ്വാൻസ്ഡ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ

select_related, prefetch_related എന്നിവയ്‌ക്ക് പുറമെ, നിങ്ങളുടെ ജാംഗോ ORM ക്വറികൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന മറ്റ് നൂതന സാങ്കേതിക വിദ്യകളുണ്ട്:

• only(), defer(): ഡാറ്റാബേസിൽ നിന്ന് ഏതൊക്കെ ഫീൽഡുകൾ വീണ്ടെടുക്കണമെന്ന് വ്യക്തമാക്കാൻ ഈ മെത്തേഡുകൾ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ആവശ്യമായ ഫീൽഡുകൾ മാത്രം വീണ്ടെടുക്കാൻ only() ഉപയോഗിക്കുക, ഉടൻ ആവശ്യമില്ലാത്ത ഫീൽഡുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ defer() ഉപയോഗിക്കുക.
• values(), values_list(): ജാംഗോ മോഡൽ ഇൻസ്റ്റൻസുകൾക്ക് പകരം, ഡിക്ഷണറികളായോ ടപ്പിൾകളായോ ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കാൻ ഈ മെത്തേഡുകൾ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. മോഡലിൻ്റെ ഫീൽഡുകളുടെ ഒരു ഉപവിഭാഗം മാത്രം ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ ഇത് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാകും.
• റോ SQL ക്വറികൾ: ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ, ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും കാര്യക്ഷമമായ മാർഗ്ഗം ജാംഗോ ORM ആയിരിക്കില്ല. സങ്കീർണ്ണമായതോ ഉയർന്ന തോതിൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തതോ ആയ ക്വറികൾക്കായി നിങ്ങൾക്ക് റോ SQL ക്വറികൾ ഉപയോഗിക്കാം.
• ഡാറ്റാബേസ്-നിർദ്ദിഷ്‌ട ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ: വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാബേസുകൾക്ക് (ഉദാ. PostgreSQL, MySQL) വ്യത്യസ്ത ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകളുണ്ട്. പ്രകടനം കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഡാറ്റാബേസ്-നിർദ്ദിഷ്‌ട സവിശേഷതകൾ ഗവേഷണം ചെയ്യുകയും പ്രയോജനപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുക.

അന്താരാഷ്ട്രവൽക്കരണ പരിഗണനകൾ

ഒരു ആഗോള പ്രേക്ഷകർക്കായി ജാംഗോ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വികസിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ഇൻ്റർനാഷണലൈസേഷൻ (i18n), ലോക്കലൈസേഷൻ (l10n) എന്നിവ പരിഗണിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. ഇത് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാബേസ് ക്വറികളെ പല തരത്തിൽ ബാധിക്കും:

• ഭാഷാ-നിർദ്ദിഷ്‌ട ഡാറ്റ: ഉള്ളടക്കത്തിൻ്റെ വിവർത്തനങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാബേസിൽ സംഭരിക്കേണ്ടി വന്നേക്കാം. വിവർത്തനങ്ങൾ നിയന്ത്രിക്കാനും നിങ്ങളുടെ ക്വറികൾ ഡാറ്റയുടെ ശരിയായ ഭാഷാ പതിപ്പ് വീണ്ടെടുക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാനും ജാംഗോയുടെ i18n ഫ്രെയിംവർക്ക് ഉപയോഗിക്കുക.
• ക്യാരക്ടർ സെറ്റുകളും കൊളേഷനുകളും: വൈവിധ്യമാർന്ന ഭാഷകളെയും പ്രതീകങ്ങളെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിന് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാബേസിനായി ഉചിതമായ ക്യാരക്ടർ സെറ്റുകളും കൊളേഷനുകളും തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
• സമയ മേഖലകൾ: തീയതികളും സമയങ്ങളുമായി ഇടപെടുമ്പോൾ, സമയ മേഖലകളെക്കുറിച്ച് ബോധവാന്മാരായിരിക്കുക. തീയതികളും സമയങ്ങളും UTC-യിൽ സംഭരിക്കുകയും അവ പ്രദർശിപ്പിക്കുമ്പോൾ ഉപയോക്താവിൻ്റെ പ്രാദേശിക സമയ മേഖലയിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക.
• കറൻസി ഫോർമാറ്റിംഗ്: വിലകൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ഉപയോക്താവിൻ്റെ ലൊക്കേൽ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉചിതമായ കറൻസി ചിഹ്നങ്ങളും ഫോർമാറ്റിംഗും ഉപയോഗിക്കുക.

ഉപസംഹാരം

വലുപ്പം കൂട്ടാൻ കഴിയുന്നതും മികച്ച പ്രകടനമുള്ളതുമായ വെബ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ജാംഗോ ORM ക്വറികൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നത് അത്യാവശ്യമാണ്. select_related, prefetch_related എന്നിവ മനസ്സിലാക്കുകയും ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റാബേസ് ക്വറികളുടെ എണ്ണം ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കാനും നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള പ്രതികരണശേഷി മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയും. നിങ്ങളുടെ ക്വറികൾ പ്രൊഫൈൽ ചെയ്യാനും ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ സമഗ്രമായി പരിശോധിക്കാനും പ്രകടനം കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് മറ്റ് നൂതന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ പരിഗണിക്കാനും ഓർമ്മിക്കുക. ഈ മികച്ച രീതികൾ പിന്തുടരുന്നതിലൂടെ, വലുപ്പമോ സങ്കീർണ്ണതയോ പരിഗണിക്കാതെ, നിങ്ങളുടെ ജാംഗോ ആപ്ലിക്കേഷൻ സുഗമവും കാര്യക്ഷമവുമായ ഉപയോക്തൃ അനുഭവം നൽകുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും. മികച്ച പ്രകടനത്തിന് നല്ല ഡാറ്റാബേസ് ഡിസൈനും ശരിയായി കോൺഫിഗർ ചെയ്ത ഇൻഡെക്സുകളും നിർബന്ധമാണെന്നും പരിഗണിക്കുക.