జాంగో ORM క్వెరీ ఆప్టిమైజేషన్: select_related vs. prefetch_related

మీ జాంగో అప్లికేషన్ పెరుగుతున్న కొద్దీ, సరైన పనితీరును కొనసాగించడానికి సమర్థవంతమైన డేటాబేస్ క్వెరీలు కీలకం అవుతాయి. జాంగో ORM డేటాబేస్ హిట్‌లను తగ్గించడానికి మరియు క్వెరీ వేగాన్ని మెరుగుపరచడానికి శక్తివంతమైన సాధనాలను అందిస్తుంది. దీనిని సాధించడానికి రెండు కీలక పద్ధతులు select_related మరియు prefetch_related. ఈ సమగ్ర గైడ్ ఈ భావనలను వివరిస్తుంది, ఆచరణాత్మక ఉదాహరణలతో వాటి వినియోగాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది మరియు మీ నిర్దిష్ట అవసరాలకు సరైన సాధనాన్ని ఎంచుకోవడంలో మీకు సహాయపడుతుంది.

N+1 సమస్యను అర్థం చేసుకోవడం

select_related మరియు prefetch_related లోకి వెళ్లే ముందు, అవి పరిష్కరించే సమస్యను అర్థం చేసుకోవడం చాలా అవసరం: N+1 క్వెరీ సమస్య. ఇది మీ అప్లికేషన్ ఆబ్జెక్ట్‌ల సెట్‌ను తీసుకురావడానికి ఒక ప్రారంభ క్వెరీని అమలు చేసినప్పుడు, మరియు ప్రతి ఆబ్జెక్ట్ కోసం సంబంధిత డేటాను తిరిగి పొందడానికి అదనపు క్వెరీలను (N క్వెరీలు, ఇక్కడ N అనేది ఆబ్జెక్ట్‌ల సంఖ్య) చేసినప్పుడు సంభవిస్తుంది.

రచయితలు మరియు పుస్తకాలను సూచించే మోడల్‌లతో ఒక సాధారణ ఉదాహరణను పరిగణించండి:

            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
              
            
          

ఇప్పుడు, మీరు పుస్తకాల జాబితాను వాటి సంబంధిత రచయితలతో ప్రదర్శించాలనుకుంటున్నారని ఊహించుకోండి. ఒక సాధారణ విధానం ఇలా ఉండవచ్చు:

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

            

              
                Copy
              
            
          

ఈ కోడ్ అన్ని పుస్తకాలను తీసుకురావడానికి ఒక క్వెరీని మరియు ఆ తర్వాత ప్రతి పుస్తకానికి దాని రచయితను తీసుకురావడానికి ఒక క్వెరీని ఉత్పత్తి చేస్తుంది. మీ వద్ద 100 పుస్తకాలు ఉంటే, మీరు 101 క్వెరీలను అమలు చేస్తారు, ఇది గణనీయమైన పనితీరు ఓవర్‌హెడ్‌కు దారితీస్తుంది. ఇదే N+1 సమస్య.

select_related పరిచయం

select_related అనేది ఒకటి-నుండి-ఒకటి మరియు ఫారిన్ కీ సంబంధాలను కలిగి ఉన్న క్వెరీలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది ప్రారంభ క్వెరీలో సంబంధిత టేబుల్(ల)ను చేర్చడం ద్వారా పనిచేస్తుంది, సమర్థవంతంగా సంబంధిత డేటాను ఒకే డేటాబేస్ హిట్‌లో పొందుతుంది.

మన రచయితలు మరియు పుస్తకాల ఉదాహరణను తిరిగి చూద్దాం. N+1 సమస్యను తొలగించడానికి, మనం select_related ను ఈ విధంగా ఉపయోగించవచ్చు:

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

            

              
                Copy
              
            
          

ఇప్పుడు, జాంగో Book మరియు Author టేబుల్‌లను చేర్చే ఒకే, మరింత సంక్లిష్టమైన క్వెరీని అమలు చేస్తుంది. మీరు లూప్‌లో book.author.name ను యాక్సెస్ చేసినప్పుడు, డేటా ఇప్పటికే అందుబాటులో ఉంటుంది మరియు అదనపు డేటాబేస్ క్వెరీలు చేయబడవు.

బహుళ సంబంధాలతో select_related ను ఉపయోగించడం

select_related బహుళ సంబంధాలను దాటగలదు. ఉదాహరణకు, మీ వద్ద ఒక మోడల్‌కు ఫారిన్ కీ ఉన్న మోడల్ ఉంటే, దానికి మరొక మోడల్‌కు ఫారిన్ కీ ఉంటే, మీరు అన్ని సంబంధిత డేటాను ఒకేసారి తీసుకురావడానికి select_related ను ఉపయోగించవచ్చు.

            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
              
            
          

ఈ సందర్భంలో, select_related('profile__country') అనేది AuthorProfile మరియు సంబంధిత Country ని ఒకే క్వెరీలో పొందుతుంది. డబుల్ అండర్‌స్కోర్ (__) సంకేతాన్ని గమనించండి, ఇది సంబంధాల ట్రీని దాటడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.

select_related యొక్క పరిమితులు

select_related అనేది ఒకటి-నుండి-ఒకటి మరియు ఫారిన్ కీ సంబంధాలతో అత్యంత ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది. ఇది అనేక-నుండి-అనేక సంబంధాలు లేదా రివర్స్ ఫారిన్ కీ సంబంధాలకు తగినది కాదు, ఎందుకంటే ఇది పెద్ద సంబంధిత డేటాసెట్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు పెద్ద మరియు అసమర్థమైన క్వెరీలకు దారితీయవచ్చు. ఈ దృశ్యాల కోసం, prefetch_related ఒక మంచి ఎంపిక.

prefetch_related పరిచయం

prefetch_related అనేది అనేక-నుండి-అనేక మరియు రివర్స్ ఫారిన్ కీ సంబంధాలను కలిగి ఉన్న క్వెరీలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి రూపొందించబడింది. జాయిన్‌లను ఉపయోగించకుండా, prefetch_related ప్రతి సంబంధానికి ప్రత్యేక క్వెరీలను చేస్తుంది మరియు ఫలితాలను "చేర్చడానికి" పైథాన్‌ను ఉపయోగిస్తుంది. దీనిలో బహుళ క్వెరీలు ఉన్నప్పటికీ, పెద్ద సంబంధిత డేటాసెట్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఇది జాయిన్‌లను ఉపయోగించడం కంటే మరింత సమర్థవంతంగా ఉంటుంది.

ప్రతి పుస్తకానికి బహుళ జానర్‌లు ఉండగల దృశ్యాన్ని పరిగణించండి:

            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
              
            
          

పుస్తకాల జాబితాను వాటి జానర్‌లతో పొందడానికి, select_related ను ఉపయోగించడం సముచితం కాదు. బదులుగా, మనం prefetch_related ను ఉపయోగిస్తాము:

            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
              
            
          

ఈ సందర్భంలో, జాంగో రెండు క్వెరీలను అమలు చేస్తుంది: ఒకటి అన్ని పుస్తకాలను పొందడానికి మరియు మరొకటి ఆ పుస్తకాలకు సంబంధించిన అన్ని జానర్‌లను పొందడానికి. ఇది ఆ తర్వాత జానర్‌లను వాటి సంబంధిత పుస్తకాలతో సమర్థవంతంగా అనుబంధించడానికి పైథాన్‌ను ఉపయోగిస్తుంది.

రివర్స్ ఫారిన్ కీలతో prefetch_related

రివర్స్ ఫారిన్ కీ సంబంధాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి prefetch_related కూడా ఉపయోగపడుతుంది. ఈ క్రింది ఉదాహరణను పరిగణించండి:

            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
              
            
          

రచయితలు మరియు వారి పుస్తకాల జాబితాను తిరిగి పొందడానికి:

            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
              
            
          

ఇక్కడ, prefetch_related('books') ప్రతి రచయితకు సంబంధించిన అన్ని పుస్తకాలను ఒక ప్రత్యేక క్వెరీలో పొందుతుంది, author.books.all() ను యాక్సెస్ చేసేటప్పుడు N+1 సమస్యను నివారిస్తుంది.

ఒక క్వెరీసెట్‌తో prefetch_related ను ఉపయోగించడం

సంబంధిత ఆబ్జెక్ట్‌లను పొందడానికి కస్టమ్ క్వెరీసెట్‌ను అందించడం ద్వారా మీరు prefetch_related యొక్క ప్రవర్తనను మరింత అనుకూలీకరించవచ్చు. మీరు సంబంధిత డేటాను ఫిల్టర్ చేయవలసి వచ్చినప్పుడు లేదా ఆర్డర్ చేయవలసి వచ్చినప్పుడు ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది.

            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
              
            
          

ఈ ఉదాహరణలో, Prefetch ఆబ్జెక్ట్ టైటిల్స్‌లో "django" ఉన్న పుస్తకాలను మాత్రమే పొందే కస్టమ్ క్వెరీసెట్‌ను పేర్కొనడానికి మనకు అనుమతిస్తుంది.

prefetch_related ను చైన్ చేయడం

select_related లాగే, మీరు బహుళ సంబంధాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి prefetch_related కాల్స్‌ను చైన్ చేయవచ్చు:

            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
              
            
          

ఈ ఉదాహరణ రచయితకు సంబంధించిన పుస్తకాలను ప్రీఫెచ్ చేస్తుంది, ఆ తర్వాత ఆ పుస్తకాలకు సంబంధించిన జానర్‌లను ప్రీఫెచ్ చేస్తుంది. చైన్డ్ prefetch_related ను ఉపయోగించడం ద్వారా లోతుగా ఉన్న సంబంధాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి వీలవుతుంది.

select_related vs. prefetch_related: సరైన సాధనాన్ని ఎంచుకోవడం

కాబట్టి, మీరు ఎప్పుడు select_related ను ఉపయోగించాలి మరియు ఎప్పుడు prefetch_related ను ఉపయోగించాలి? ఇక్కడ ఒక సాధారణ మార్గదర్శకం ఉంది:

• select_related: ఒకటి-నుండి-ఒకటి మరియు ఫారిన్ కీ సంబంధాల కోసం ఉపయోగించండి, ఇక్కడ మీరు సంబంధిత డేటాను తరచుగా యాక్సెస్ చేయాలి. ఇది డేటాబేస్‌లో ఒక జాయిన్ చేస్తుంది, కాబట్టి ఇది సాధారణంగా చిన్న మొత్తంలో సంబంధిత డేటాను తిరిగి పొందడానికి వేగంగా ఉంటుంది.
• prefetch_related: అనేక-నుండి-అనేక మరియు రివర్స్ ఫారిన్ కీ సంబంధాల కోసం, లేదా పెద్ద సంబంధిత డేటాసెట్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఉపయోగించండి. ఇది ప్రత్యేక క్వెరీలను చేస్తుంది మరియు ఫలితాలను చేర్చడానికి పైథాన్‌ను ఉపయోగిస్తుంది, ఇది పెద్ద జాయిన్‌ల కంటే మరింత సమర్థవంతంగా ఉంటుంది. మీరు సంబంధిత ఆబ్జెక్ట్‌లపై కస్టమ్ క్వెరీసెట్ ఫిల్టరింగ్‌ను ఉపయోగించవలసి వచ్చినప్పుడు కూడా దీన్ని ఉపయోగించండి.

సారాంశంలో:

• సంబంధం రకం: select_related (ForeignKey, OneToOne), prefetch_related (ManyToManyField, రివర్స్ ForeignKey)
• క్వెరీ రకం: select_related (JOIN), prefetch_related (ప్రత్యేక క్వెరీలు + పైథాన్ జాయిన్)
• డేటా పరిమాణం: select_related (చిన్న సంబంధిత డేటా), prefetch_related (పెద్ద సంబంధిత డేటా)

ఆచరణాత్మక ఉదాహరణలు మరియు ఉత్తమ పద్ధతులు

నిజ-ప్రపంచ దృశ్యాలలో select_related మరియు prefetch_related ను ఉపయోగించడానికి ఇక్కడ కొన్ని ఆచరణాత్మక ఉదాహరణలు మరియు ఉత్తమ పద్ధతులు ఉన్నాయి:

• ఈ-కామర్స్: ఉత్పత్తి వివరాలను ప్రదర్శించేటప్పుడు, ఉత్పత్తి యొక్క వర్గం మరియు తయారీదారుని పొందడానికి select_related ను ఉపయోగించండి. ఉత్పత్తి చిత్రాలు లేదా సంబంధిత ఉత్పత్తులను పొందడానికి prefetch_related ను ఉపయోగించండి.
• సోషల్ మీడియా: ఒక వినియోగదారు ప్రొఫైల్‌ను ప్రదర్శించేటప్పుడు, వినియోగదారు పోస్ట్‌లు మరియు అనుచరులను పొందడానికి prefetch_related ను ఉపయోగించండి. వినియోగదారు ప్రొఫైల్ సమాచారాన్ని తిరిగి పొందడానికి select_related ను ఉపయోగించండి.
• కంటెంట్ మేనేజ్‌మెంట్ సిస్టమ్ (CMS): ఒక కథనాన్ని ప్రదర్శించేటప్పుడు, రచయిత మరియు వర్గాన్ని పొందడానికి select_related ను ఉపయోగించండి. కథనం యొక్క ట్యాగ్‌లు మరియు వ్యాఖ్యలను పొందడానికి prefetch_related ను ఉపయోగించండి.

సాధారణ ఉత్తమ పద్ధతులు:

• మీ క్వెరీలను ప్రొఫైల్ చేయండి: నెమ్మదిగా ఉన్న క్వెరీలు మరియు సంభావ్య N+1 సమస్యలను గుర్తించడానికి జాంగో డీబగ్ టూల్‌బార్ లేదా ఇతర ప్రొఫైలింగ్ సాధనాలను ఉపయోగించండి.
• సరళంగా ప్రారంభించండి: ఒక సాధారణ అమలుతో ప్రారంభించి, ఆ తర్వాత ప్రొఫైలింగ్ ఫలితాల ఆధారంగా ఆప్టిమైజ్ చేయండి.
• పూర్తిగా పరీక్షించండి: మీ ఆప్టిమైజేషన్‌లు కొత్త బగ్‌లు లేదా పనితీరు రిగ్రెషన్‌లను పరిచయం చేయకుండా చూసుకోండి.
• కాషింగ్‌ను పరిగణించండి: తరచుగా యాక్సెస్ చేయబడిన డేటా కోసం, పనితీరును మరింత మెరుగుపరచడానికి కాషింగ్ మెకానిజమ్‌లను (ఉదా., జాంగో కాష్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ లేదా Redis) ఉపయోగించడాన్ని పరిగణించండి.
• డేటాబేస్‌లో ఇండెక్స్‌లను ఉపయోగించండి: ఇది సరైన క్వెరీ పనితీరు కోసం, ముఖ్యంగా ప్రొడక్షన్‌లో తప్పనిసరి.

అధునాతన ఆప్టిమైజేషన్ టెక్నిక్స్

select_related మరియు prefetch_related కాకుండా, మీ జాంగో ORM క్వెరీలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మీరు ఉపయోగించగల ఇతర అధునాతన పద్ధతులు ఉన్నాయి:

• only() మరియు defer(): ఈ పద్ధతులు డేటాబేస్ నుండి ఏ ఫీల్డ్‌లను తిరిగి పొందాలో పేర్కొనడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి. అవసరమైన ఫీల్డ్‌లను మాత్రమే తిరిగి పొందడానికి only() ను ఉపయోగించండి మరియు తక్షణమే అవసరం లేని ఫీల్డ్‌లను మినహాయించడానికి defer() ను ఉపయోగించండి.
• values() మరియు values_list(): ఈ పద్ధతులు డేటాను జాంగో మోడల్ ఇన్‌స్టాన్స్‌ల కంటే డిక్షనరీలు లేదా టపుల్స్‌గా తిరిగి పొందడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి. మీకు మోడల్ ఫీల్డ్‌లలో కొంత భాగం మాత్రమే అవసరమైనప్పుడు ఇది మరింత సమర్థవంతంగా ఉంటుంది.
• రా SQL క్వెరీలు: కొన్ని సందర్భాల్లో, జాంగో ORM డేటాను తిరిగి పొందడానికి అత్యంత సమర్థవంతమైన మార్గం కాకపోవచ్చు. మీరు సంక్లిష్టమైన లేదా అత్యంత ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన క్వెరీల కోసం రా SQL క్వెరీలను ఉపయోగించవచ్చు.
• డేటాబేస్-నిర్దిష్ట ఆప్టిమైజేషన్‌లు: వివిధ డేటాబేస్‌లకు (ఉదా., PostgreSQL, MySQL) విభిన్న ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులు ఉన్నాయి. పనితీరును మరింత మెరుగుపరచడానికి డేటాబేస్-నిర్దిష్ట ఫీచర్‌లను పరిశోధించి, ఉపయోగించుకోండి.

అంతర్జాతీయీకరణ పరిగణనలు

ప్రపంచ ప్రేక్షకుల కోసం జాంగో అప్లికేషన్‌లను అభివృద్ధి చేస్తున్నప్పుడు, అంతర్జాతీయీకరణ (i18n) మరియు స్థానికీకరణ (l10n) ను పరిగణించడం ముఖ్యం. ఇది మీ డేటాబేస్ క్వెరీలను అనేక విధాలుగా ప్రభావితం చేస్తుంది:

• భాషా-నిర్దిష్ట డేటా: మీరు మీ డేటాబేస్‌లో కంటెంట్ యొక్క అనువాదాలను నిల్వ చేయవలసి రావచ్చు. అనువాదాలను నిర్వహించడానికి మరియు మీ క్వెరీలు డేటా యొక్క సరైన భాషా వెర్షన్‌ను తిరిగి పొందేలా చూసుకోవడానికి జాంగో యొక్క i18n ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను ఉపయోగించండి.
• క్యారెక్టర్ సెట్‌లు మరియు కొలేషన్‌లు: విస్తృత శ్రేణి భాషలు మరియు క్యారెక్టర్‌లకు మద్దతు ఇవ్వడానికి మీ డేటాబేస్ కోసం తగిన క్యారెక్టర్ సెట్‌లు మరియు కొలేషన్‌లను ఎంచుకోండి.
• టైమ్ జోన్‌లు: తేదీలు మరియు సమయాలతో వ్యవహరించేటప్పుడు, టైమ్ జోన్‌ల గురించి జాగ్రత్తగా ఉండండి. తేదీలు మరియు సమయాలను UTCలో నిల్వ చేసి, వాటిని ప్రదర్శించేటప్పుడు వినియోగదారు స్థానిక టైమ్ జోన్‌కు మార్చండి.
• కరెన్సీ ఫార్మాటింగ్: ధరలను ప్రదర్శించేటప్పుడు, వినియోగదారు లొకేల్ ఆధారంగా తగిన కరెన్సీ చిహ్నాలు మరియు ఫార్మాటింగ్‌ను ఉపయోగించండి.

ముగింపు

స్కేలబుల్ మరియు పెర్ఫార్మెంట్ వెబ్ అప్లికేషన్‌లను నిర్మించడానికి జాంగో ORM క్వెరీలను ఆప్టిమైజ్ చేయడం చాలా అవసరం. select_related మరియు prefetch_related ను అర్థం చేసుకుని, సమర్థవంతంగా ఉపయోగించడం ద్వారా, మీరు డేటాబేస్ క్వెరీల సంఖ్యను గణనీయంగా తగ్గించవచ్చు మరియు మీ అప్లికేషన్ యొక్క మొత్తం ప్రతిస్పందనను మెరుగుపరచవచ్చు. మీ క్వెరీలను ప్రొఫైల్ చేయడం, మీ ఆప్టిమైజేషన్‌లను పూర్తిగా పరీక్షించడం మరియు పనితీరును మరింత మెరుగుపరచడానికి ఇతర అధునాతన పద్ధతులను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం గుర్తుంచుకోండి. ఈ ఉత్తమ పద్ధతులను అనుసరించడం ద్వారా, మీ జాంగో అప్లికేషన్ దాని పరిమాణం లేదా సంక్లిష్టతతో సంబంధం లేకుండా సున్నితమైన మరియు సమర్థవంతమైన వినియోగదారు అనుభవాన్ని అందిస్తుందని మీరు నిర్ధారించుకోవచ్చు. మంచి డేటాబేస్ డిజైన్ మరియు సరిగ్గా కాన్ఫిగర్ చేయబడిన ఇండెక్స్‌లు సరైన పనితీరు కోసం తప్పనిసరి అని కూడా పరిగణించండి.