SQLAlchemy ORM రిలేషన్‌షిప్ మ్యాపింగ్: లేజీ వర్సెస్ ఈగర్ లోడింగ్‌పై ఒక లోతైన విశ్లేషణ

సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ ప్రపంచంలో, మనం రాసే ఆబ్జెక్ట్-ఓరియెంటెడ్ కోడ్‌కు మరియు మన డేటాను నిల్వ చేసే రిలేషనల్ డేటాబేస్‌లకు మధ్య ఉన్న వారధి పనితీరుకు చాలా కీలకం. పైథాన్ డెవలపర్‌ల కోసం, SQLAlchemy ఒక శక్తివంతమైన మరియు ఫ్లెక్సిబుల్ ఆబ్జెక్ట్-రిలేషనల్ మ్యాపర్ (ORM)గా నిలుస్తుంది. ఇది మనకు డేటాబేస్ టేబుల్స్‌తో సాధారణ పైథాన్ ఆబ్జెక్ట్‌ల వలె ఇంటరాక్ట్ అవ్వడానికి అనుమతిస్తుంది, చాలా వరకు రా SQL అవసరాన్ని తొలగిస్తుంది.

అయితే ఈ సౌలభ్యంతో పాటు ఒక లోతైన ప్రశ్న తలెత్తుతుంది: మీరు ఒక ఆబ్జెక్ట్ యొక్క సంబంధిత డేటాను యాక్సెస్ చేసినప్పుడు—ఉదాహరణకు, ఒక రచయిత రాసిన పుస్తకాలు లేదా ఒక కస్టమర్ చేసిన ఆర్డర్లు—ఆ డేటా డేటాబేస్ నుండి ఎలా మరియు ఎప్పుడు తీసుకోబడుతుంది? దీనికి సమాధానం SQLAlchemy యొక్క రిలేషన్‌షిప్ లోడింగ్ వ్యూహాలలో ఉంది. వాటి మధ్య ఎంపిక, వేగవంతమైన అప్లికేషన్‌కు మరియు లోడ్ కింద ఆగిపోయే అప్లికేషన్‌కు మధ్య వ్యత్యాసాన్ని సూచిస్తుంది.

ఈ సమగ్ర గైడ్ డేటా లోడింగ్ యొక్క రెండు ప్రధాన తత్వాలను వివరిస్తుంది: లేజీ లోడింగ్ మరియు ఈగర్ లోడింగ్. లేజీ లోడింగ్ వల్ల కలిగే ప్రసిద్ధ "N+1 సమస్య"ను మనం అన్వేషిస్తాము మరియు SQLAlchemy దాన్ని పరిష్కరించడానికి అందించే వివిధ ఈగర్ లోడింగ్ వ్యూహాలు—joinedload, selectinload, మరియు subqueryload—లోకి లోతుగా వెళ్తాము. ఈ గైడ్ ముగిసేసరికి, మీరు సమాచారంతో కూడిన నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి మరియు ప్రపంచవ్యాప్త ప్రేక్షకులకు అత్యంత సమర్థవంతమైన డేటాబేస్ కోడ్‌ను రాయడానికి అవసరమైన జ్ఞానాన్ని పొందుతారు.

డిఫాల్ట్ ప్రవర్తన: లేజీ లోడింగ్‌ను అర్థం చేసుకోవడం

డిఫాల్ట్‌గా, మీరు SQLAlchemyలో ఒక రిలేషన్‌షిప్‌ను డిఫైన్ చేసినప్పుడు, అది "లేజీ లోడింగ్" అనే వ్యూహాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. దాని పేరే వివరణాత్మకంగా ఉంటుంది: ORM 'సోమరితనం'గా ఉంటుంది మరియు మీరు స్పష్టంగా అడిగే వరకు ఏ సంబంధిత డేటాను తీసుకురాదు.

లేజీ లోడింగ్ అంటే ఏమిటి?

లేజీ లోడింగ్, ప్రత్యేకంగా select వ్యూహం, సంబంధిత ఆబ్జెక్ట్‌ల లోడింగ్‌ను వాయిదా వేస్తుంది. మీరు మొదట ఒక పేరెంట్ ఆబ్జెక్ట్ (ఉదా., ఒక Author) కోసం క్వెరీ చేసినప్పుడు, SQLAlchemy కేవలం ఆ రచయితకు సంబంధించిన డేటాను మాత్రమే తిరిగి పొందుతుంది. సంబంధిత సేకరణ (ఉదా., రచయిత యొక్క books) తాకబడదు. మీ కోడ్ మొదటిసారిగా author.books అట్రిబ్యూట్‌ను యాక్సెస్ చేయడానికి ప్రయత్నించినప్పుడు మాత్రమే SQLAlchemy మేల్కొని, డేటాబేస్‌కు కనెక్ట్ అయి, అనుబంధిత పుస్తకాలను తీసుకురావడానికి ఒక కొత్త SQL క్వెరీని జారీ చేస్తుంది.

దీనిని బహుళ-వాల్యూమ్ ఎన్‌సైక్లోపీడియాను ఆర్డర్ చేయడంలా భావించండి. లేజీ లోడింగ్‌తో, మీరు మొదట మొదటి వాల్యూమ్‌ను అందుకుంటారు. మీరు దానిని వాస్తవంగా తెరవడానికి ప్రయత్నించినప్పుడు మాత్రమే రెండవ వాల్యూమ్‌ను అభ్యర్థించి, అందుకుంటారు.

దాగి ఉన్న ప్రమాదం: "N+1 సెలెక్ట్స్" సమస్య

మీకు సంబంధిత డేటా అరుదుగా అవసరమైతే లేజీ లోడింగ్ సమర్థవంతంగా ఉండవచ్చు, కానీ ఇది N+1 సెలెక్ట్స్ సమస్య అని పిలువబడే ఒక ప్రసిద్ధ పనితీరు ఉచ్చును కలిగి ఉంటుంది. మీరు పేరెంట్ ఆబ్జెక్ట్‌ల సేకరణపై ఇటరేట్ చేసి, ప్రతిదాని కోసం లేజీ-లోడెడ్ అట్రిబ్యూట్‌ను యాక్సెస్ చేసినప్పుడు ఈ సమస్య తలెత్తుతుంది.

ఒక క్లాసిక్ ఉదాహరణతో దీనిని వివరిద్దాం: రచయితలందరినీ తీసుకువచ్చి, వారి పుస్తకాల శీర్షికలను ప్రింట్ చేయడం.

1. మీరు N రచయితలను తీసుకురావడానికి ఒక క్వెరీని జారీ చేస్తారు. (1 క్వెరీ)
2. ఆ తర్వాత మీరు మీ పైథాన్ కోడ్‌లో ఈ N రచయితల ద్వారా లూప్ చేస్తారు.
3. లూప్ లోపల, మొదటి రచయిత కోసం, మీరు author.booksను యాక్సెస్ చేస్తారు. SQLAlchemy ఆ నిర్దిష్ట రచయిత పుస్తకాలను తీసుకురావడానికి ఒక కొత్త క్వెరీని జారీ చేస్తుంది.
4. రెండవ రచయిత కోసం, మీరు మళ్లీ author.booksను యాక్సెస్ చేస్తారు. SQLAlchemy రెండవ రచయిత పుస్తకాల కోసం మరొక క్వెరీని జారీ చేస్తుంది.
5. ఇది N రచయితలందరికీ కొనసాగుతుంది. (N క్వెరీలు)

ఫలితం? మీ డేటాబేస్‌కు మొత్తం 1 + N క్వెరీలు పంపబడతాయి. మీకు 100 మంది రచయితలు ఉంటే, మీరు 101 వేర్వేరు డేటాబేస్ రౌండ్ ట్రిప్‌లు చేస్తున్నారు! ఇది గణనీయమైన జాప్యాన్ని సృష్టిస్తుంది మరియు మీ డేటాబేస్‌పై అనవసరమైన భారాన్ని మోపుతుంది, అప్లికేషన్ పనితీరును తీవ్రంగా దెబ్బతీస్తుంది.

ఒక ఆచరణాత్మక లేజీ లోడింగ్ ఉదాహరణ

దీనిని కోడ్‌లో చూద్దాం. మొదట, మన మోడల్స్‌ను డిఫైన్ చేద్దాం:

            
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, declarative_base, relationship

Base = declarative_base()

class Author(Base):
    __tablename__ = 'authors'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    # This relationship defaults to lazy='select'
    books = relationship("Book", back_populates="author")

class Book(Base):
    __tablename__ = 'books'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    title = Column(String)
    author_id = Column(Integer, ForeignKey('authors.id'))
    author = relationship("Author", back_populates="books")

# Setup engine and session (use echo=True to see generated SQL)
engine = create_engine('sqlite:///:memory:', echo=True)
Base.metadata.create_all(engine)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# ... (code to add some authors and books)

            

              
                Copy
              
            
          

ఇప్పుడు, N+1 సమస్యను ప్రేరేపిద్దాం:

            
# 1. Fetch all authors (1 query)
print("--- Fetching Authors ---")
authors = session.query(Author).all()

# 2. Loop and access books for each author (N queries)
print("--- Accessing Books for Each Author ---")
for author in authors:
    # This line triggers a new SELECT query for each author!
    book_titles = [book.title for book in author.books]
    print(f"{author.name}'s books: {book_titles}")

            

              
                Copy
              
            
          

మీరు ఈ కోడ్‌ను echo=Trueతో రన్ చేస్తే, మీ లాగ్స్‌లో ఈ క్రింది నమూనాను చూస్తారు:

            
--- Fetching Authors ---
SELECT authors.id AS authors_id, authors.name AS authors_name FROM authors

--- Accessing Books for Each Author ---
SELECT books.id AS books_id, ... FROM books WHERE ? = books.author_id
SELECT books.id AS books_id, ... FROM books WHERE ? = books.author_id
SELECT books.id AS books_id, ... FROM books WHERE ? = books.author_id
...

            

              
                Copy
              
            
          

లేజీ లోడింగ్ ఎప్పుడు మంచి ఆలోచన?

N+1 ఉచ్చు ఉన్నప్పటికీ, లేజీ లోడింగ్ సహజంగా చెడ్డది కాదు. సరిగ్గా వర్తింపజేసినప్పుడు ఇది ఒక ఉపయోగకరమైన సాధనం:

• ఐచ్ఛిక డేటా: సంబంధిత డేటా నిర్దిష్ట, అసాధారణ సందర్భాలలో మాత్రమే అవసరమైనప్పుడు. ఉదాహరణకు, ఒక యూజర్ ప్రొఫైల్‌ను లోడ్ చేయడం, కానీ వారు నిర్దిష్ట "చరిత్రను వీక్షించు" బటన్‌ను క్లిక్ చేస్తే మాత్రమే వారి వివరణాత్మక కార్యాచరణ లాగ్‌ను తీసుకురావడం.
• ఒకే ఆబ్జెక్ట్ సందర్భం: మీరు సేకరణతో కాకుండా, ఒకే పేరెంట్ ఆబ్జెక్ట్‌తో పనిచేస్తున్నప్పుడు. ఒక యూజర్‌ను తిరిగి పొంది, ఆపై వారి చిరునామాలను (`user.addresses`) యాక్సెస్ చేయడం కేవలం ఒక అదనపు క్వెరీకి దారితీస్తుంది, ఇది తరచుగా ఆమోదయోగ్యమైనది.

పరిష్కారం: ఈగర్ లోడింగ్‌ను స్వీకరించడం

ఈగర్ లోడింగ్ అనేది లేజీ లోడింగ్‌కు చురుకైన ప్రత్యామ్నాయం. ఇది SQLAlchemyకి పేరెంట్ ఆబ్జెక్ట్(ల)తో పాటు అదే సమయంలో సంబంధిత డేటాను తీసుకురావాలని సూచిస్తుంది, మరింత సమర్థవంతమైన క్వెరీ వ్యూహాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. దీని ప్రాథమిక ఉద్దేశ్యం క్వెరీల సంఖ్యను ఒక చిన్న, ఊహించదగిన సంఖ్యకు (తరచుగా ఒకటి లేదా రెండు) తగ్గించడం ద్వారా N+1 సమస్యను తొలగించడం.

SQLAlchemy అనేక శక్తివంతమైన ఈగర్ లోడింగ్ వ్యూహాలను అందిస్తుంది, వీటిని క్వెరీ ఆప్షన్‌లను ఉపయోగించి కాన్ఫిగర్ చేయవచ్చు. అత్యంత ముఖ్యమైన వాటిని అన్వేషిద్దాం.

వ్యూహం 1: joined లోడింగ్

జాయిన్డ్ లోడింగ్ బహుశా అత్యంత సహజమైన ఈగర్ లోడింగ్ వ్యూహం. ఇది SQLAlchemyకి పేరెంట్ మరియు దాని సంబంధిత పిల్లలందరినీ ఒకే, భారీ డేటాబేస్ క్వెరీలో తిరిగి పొందడానికి ఒక SQL JOIN (ప్రత్యేకంగా, ఒక LEFT OUTER JOIN) ఉపయోగించమని చెబుతుంది.

• ఇది ఎలా పనిచేస్తుంది: ఇది పేరెంట్ మరియు చైల్డ్ టేబుల్స్ యొక్క కాలమ్‌లను ఒకే విస్తృత ఫలిత సమితిగా మిళితం చేస్తుంది. ఆపై SQLAlchemy పైథాన్‌లో పేరెంట్ ఆబ్జెక్ట్‌లను తెలివిగా డి-డూప్లికేట్ చేసి, చైల్డ్ సేకరణలను నింపుతుంది.
• దీనిని ఎలా ఉపయోగించాలి: joinedload క్వెరీ ఆప్షన్‌ను ఉపయోగించండి.

            
from sqlalchemy.orm import joinedload

# Fetch all authors and their books in a single query
authors = session.query(Author).options(joinedload(Author.books)).all()

for author in authors:
    # No new query is triggered here!
    book_titles = [book.title for book in author.books]
    print(f"{author.name}'s books: {book_titles}")

            

              
                Copy
              
            
          

ఉత్పత్తి చేయబడిన SQL ఇలా ఉంటుంది:

            
SELECT authors.id, authors.name, books.id, books.title, books.author_id 
FROM authors LEFT OUTER JOIN books ON authors.id = books.author_id

            

              
                Copy
              
            
          

`joinedload` యొక్క ప్రయోజనాలు:

• ఒకే డేటాబేస్ రౌండ్ ట్రిప్: అవసరమైన డేటా అంతా ఒకేసారి తీసుకోబడుతుంది, నెట్‌వర్క్ జాప్యాన్ని తగ్గిస్తుంది.
• చాలా సమర్థవంతమైనది: మెనీ-టు-వన్ లేదా వన్-టు-వన్ రిలేషన్‌షిప్‌ల కోసం, ఇది తరచుగా వేగవంతమైన ఎంపిక.

`joinedload` యొక్క ప్రతికూలతలు:

• కార్టేసియన్ ప్రాడక్ట్: వన్-టు-మెనీ రిలేషన్‌షిప్‌ల కోసం, ఇది పునరావృత డేటాకు దారితీయవచ్చు. ఒక రచయితకు 20 పుస్తకాలు ఉంటే, రచయిత యొక్క డేటా (పేరు, ఐడి, మొదలైనవి) డేటాబేస్ నుండి మీ అప్లికేషన్‌కు పంపబడిన ఫలిత సమితిలో 20 సార్లు పునరావృతమవుతుంది. ఇది మెమరీ మరియు నెట్‌వర్క్ వాడకాన్ని పెంచుతుంది.
• LIMIT/OFFSET తో సమస్యలు: ఒక సేకరణపై `joinedload` ఉన్న క్వెరీకి `limit()` వర్తింపజేయడం అనూహ్య ఫలితాలను ఇవ్వవచ్చు, ఎందుకంటే పరిమితి పేరెంట్ ఆబ్జెక్ట్‌ల సంఖ్యకు కాకుండా, మొత్తం జాయిన్డ్ రోల సంఖ్యకు వర్తింపజేయబడుతుంది.

వ్యూహం 2: selectin లోడింగ్ (ఆధునిక గో-టు)

selectin లోడింగ్ అనేది వన్-టు-మెనీ సేకరణలను లోడ్ చేయడానికి మరింత ఆధునిక మరియు తరచుగా ఉన్నతమైన వ్యూహం. ఇది `joinedload` యొక్క ప్రధాన లోపాలను నివారిస్తూ, క్వెరీ సరళత మరియు పనితీరు మధ్య అద్భుతమైన సమతుల్యతను సాధిస్తుంది.

• ఇది ఎలా పనిచేస్తుంది: ఇది లోడ్‌ను రెండు దశలలో చేస్తుంది:
  1. మొదట, ఇది పేరెంట్ ఆబ్జెక్ట్‌ల కోసం క్వెరీని నడుపుతుంది (ఉదా., `authors`).
  2. ఆపై, ఇది లోడ్ చేయబడిన పేరెంట్ల యొక్క ప్రైమరీ కీలను సేకరించి, అత్యంత సమర్థవంతమైన `WHERE ... IN (...)` క్లాజ్‌ను ఉపయోగించి సంబంధిత చైల్డ్ ఆబ్జెక్ట్‌ల (ఉదా., `books`) అన్నింటినీ తీసుకురావడానికి రెండవ క్వెరీని జారీ చేస్తుంది.
• దీనిని ఎలా ఉపయోగించాలి: selectinload క్వెరీ ఆప్షన్‌ను ఉపయోగించండి.

            
from sqlalchemy.orm import selectinload

# Fetch authors, then fetch all their books in a second query
authors = session.query(Author).options(selectinload(Author.books)).all()

for author in authors:
    # Still no new query per author!
    book_titles = [book.title for book in author.books]
    print(f"{author.name}'s books: {book_titles}")

            

              
                Copy
              
            
          

ఇది రెండు వేర్వేరు, శుభ్రమైన SQL క్వెరీలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది:

            
-- Query 1: Get the parents
SELECT authors.id AS authors_id, authors.name AS authors_name FROM authors

-- Query 2: Get all related children at once
SELECT books.id AS books_id, ... FROM books WHERE books.author_id IN (?, ?, ?, ...)

            

              
                Copy
              
            
          

`selectinload` యొక్క ప్రయోజనాలు:

• పునరావృత డేటా లేదు: ఇది కార్టేసియన్ ప్రాడక్ట్ సమస్యను పూర్తిగా నివారిస్తుంది. పేరెంట్ మరియు చైల్డ్ డేటా శుభ్రంగా బదిలీ చేయబడుతుంది.
• LIMIT/OFFSET తో పనిచేస్తుంది: పేరెంట్ క్వెరీ వేరుగా ఉన్నందున, మీరు ఎటువంటి సమస్యలు లేకుండా `limit()` మరియు `offset()` ఉపయోగించవచ్చు.
• సరళమైన SQL: ఉత్పత్తి చేయబడిన క్వెరీలు తరచుగా డేటాబేస్ ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి సులభంగా ఉంటాయి.
• ఉత్తమ సాధారణ-ప్రయోజన ఎంపిక: చాలా టు-మెనీ రిలేషన్‌షిప్‌ల కోసం, ఇది సిఫార్సు చేయబడిన వ్యూహం.

`selectinload` యొక్క ప్రతికూలతలు:

• బహుళ డేటాబేస్ రౌండ్ ట్రిప్‌లు: దీనికి ఎల్లప్పుడూ కనీసం రెండు క్వెరీలు అవసరం. సమర్థవంతమైనప్పటికీ, ఇది సాంకేతికంగా `joinedload` కంటే ఎక్కువ రౌండ్ ట్రిప్‌లు.
• `IN` క్లాజ్ పరిమితులు: కొన్ని డేటాబేస్‌లకు `IN` క్లాజ్‌లో పారామీటర్ల సంఖ్యపై పరిమితులు ఉంటాయి. అవసరమైతే ఆపరేషన్‌ను బహుళ క్వెరీలుగా విభజించడం ద్వారా SQLAlchemy దీనిని నిర్వహించడానికి తగినంత తెలివైనది, కానీ ఇది తెలుసుకోవలసిన అంశం.

వ్యూహం 3: subquery లోడింగ్

subquery లోడింగ్ అనేది `lazy` మరియు `joined` లోడింగ్ యొక్క హైబ్రిడ్‌గా పనిచేసే ఒక ప్రత్యేక వ్యూహం. ఇది `limit()` లేదా `offset()`తో `joinedload` ఉపయోగించే నిర్దిష్ట సమస్యను పరిష్కరించడానికి రూపొందించబడింది.

• ఇది ఎలా పనిచేస్తుంది: ఇది కూడా మొత్తం డేటాను ఒకే క్వెరీలో తీసుకురావడానికి JOIN ఉపయోగిస్తుంది. అయితే, ఇది మొదట పేరెంట్ ఆబ్జెక్ట్‌ల కోసం క్వెరీని (LIMIT/OFFSET సహా) ఒక సబ్‌క్వరీలో నడుపుతుంది, ఆపై సంబంధిత టేబుల్‌ను ఆ సబ్‌క్వరీ ఫలితానికి జాయిన్ చేస్తుంది.
• దీనిని ఎలా ఉపయోగించాలి: subqueryload క్వెరీ ఆప్షన్‌ను ఉపయోగించండి.

            
from sqlalchemy.orm import subqueryload

# Get the first 5 authors and all their books
authors = session.query(Author).options(subqueryload(Author.books)).limit(5).all()

            

              
                Copy
              
            
          

ఉత్పత్తి చేయబడిన SQL మరింత సంక్లిష్టంగా ఉంటుంది:

            
SELECT ... 
FROM (SELECT authors.id AS authors_id, authors.name AS authors_name 
      FROM authors LIMIT 5) AS anon_1 
LEFT OUTER JOIN books ON anon_1.authors_id = books.author_id

            

              
                Copy
              
            
          

`subqueryload` యొక్క ప్రయోజనాలు:

• LIMIT/OFFSET తో జాయిన్ చేయడానికి సరైన మార్గం: ఇది జాయిన్ చేయడానికి ముందు పేరెంట్ ఆబ్జెక్ట్‌లకు పరిమితిని సరిగ్గా వర్తింపజేస్తుంది, మీకు ఆశించిన ఫలితాలను ఇస్తుంది.
• ఒకే డేటాబేస్ రౌండ్ ట్రిప్: `joinedload` వలె, ఇది మొత్తం డేటాను ఒకేసారి తీసుకువస్తుంది.

`subqueryload` యొక్క ప్రతికూలతలు:

• SQL సంక్లిష్టత: ఉత్పత్తి చేయబడిన SQL సంక్లిష్టంగా ఉండవచ్చు, మరియు దాని పనితీరు వేర్వేరు డేటాబేస్ సిస్టమ్‌లలో మారవచ్చు.
• ఇంకా కార్టేసియన్ ప్రాడక్ట్ ఉంటుంది: ఇది ఇంకా `joinedload` వలె అదే పునరావృత డేటా సమస్యతో బాధపడుతుంది.

పోలిక పట్టిక: మీ వ్యూహాన్ని ఎంచుకోవడం

ఏ లోడింగ్ వ్యూహాన్ని ఉపయోగించాలో నిర్ణయించడంలో మీకు సహాయపడటానికి ఇక్కడ ఒక శీఘ్ర రిఫరెన్స్ టేబుల్ ఉంది.

అధునాతన లోడింగ్ టెక్నిక్‌లు

ప్రాథమిక వ్యూహాలకు మించి, SQLAlchemy రిలేషన్‌షిప్ లోడింగ్‌పై మరింత సూక్ష్మ నియంత్రణను అందిస్తుంది.

raiseloadతో ప్రమాదవశాత్తు లేజీ లోడ్‌లను నివారించడం

SQLAlchemyలో ఉత్తమ రక్షణాత్మక ప్రోగ్రామింగ్ పద్ధతులలో ఒకటి raiseloadను ఉపయోగించడం. ఈ వ్యూహం లేజీ లోడింగ్‌ను ఒక ఎక్సెప్షన్‌తో భర్తీ చేస్తుంది. మీ కోడ్ ఎప్పుడైనా క్వెరీలో స్పష్టంగా ఈగర్-లోడ్ చేయని రిలేషన్‌షిప్‌ను యాక్సెస్ చేయడానికి ప్రయత్నిస్తే, SQLAlchemy ఒక InvalidRequestErrorను లేవనెత్తుతుంది.

            
from sqlalchemy.orm import raiseload

# Query for an author but explicitly forbid lazy-loading of their books
author = session.query(Author).options(raiseload(Author.books)).first()

# This line will now raise an exception, preventing a hidden N+1 query!
print(author.books)

            

              
                Copy
              
            
          

డెవలప్‌మెంట్ మరియు టెస్టింగ్ సమయంలో ఇది చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. కీలకమైన రిలేషన్‌షిప్‌లపై raiseloadను డిఫాల్ట్‌గా సెట్ చేయడం ద్వారా, మీరు డెవలపర్‌లను వారి డేటా లోడింగ్ అవసరాల గురించి స్పృహతో ఉండేలా బలవంతం చేస్తారు, తద్వారా N+1 సమస్యలు ప్రొడక్షన్‌లోకి జారకుండా సమర్థవంతంగా నివారిస్తారు.

noloadతో ఒక రిలేషన్‌షిప్‌ను విస్మరించడం

కొన్నిసార్లు, మీరు ఒక రిలేషన్‌షిప్ ఎప్పుడూ లోడ్ చేయబడకూడదని నిర్ధారించుకోవాలనుకుంటారు. noload ఆప్షన్ SQLAlchemyకి అట్రిబ్యూట్‌ను ఖాళీగా ఉంచమని చెబుతుంది (ఉదా., ఖాళీ జాబితా లేదా None). డేటా సీరియలైజేషన్ (ఉదా., JSONకి మార్చడం) కోసం ఇది ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది, ఇక్కడ మీరు ఏ డేటాబేస్ క్వెరీలను ట్రిగ్గర్ చేయకుండా అవుట్‌పుట్ నుండి కొన్ని ఫీల్డ్‌లను మినహాయించాలనుకుంటారు.

డైనమిక్ లోడింగ్‌తో భారీ సేకరణలను నిర్వహించడం

ఒక రచయిత వేలాది పుస్తకాలు రాసి ఉంటే? `selectinload`తో వాటన్నింటినీ మెమరీలోకి లోడ్ చేయడం అసమర్థంగా ఉండవచ్చు. ఈ సందర్భాల కోసం, SQLAlchemy dynamic లోడింగ్ వ్యూహాన్ని అందిస్తుంది, ఇది నేరుగా రిలేషన్‌షిప్‌పై కాన్ఫిగర్ చేయబడుతుంది.

            
class Author(Base):
    # ...
    # Use lazy='dynamic' for very large collections
    books = relationship("Book", back_populates="author", lazy='dynamic')

            

              
                Copy
              
            
          

ఒక జాబితాను తిరిగి ఇవ్వడానికి బదులుగా, `lazy='dynamic'`తో ఉన్న అట్రిబ్యూట్ ఒక క్వెరీ ఆబ్జెక్ట్‌ను తిరిగి ఇస్తుంది. ఇది ఏ డేటా వాస్తవంగా లోడ్ చేయబడటానికి ముందే తదుపరి ఫిల్టరింగ్, ఆర్డరింగ్ లేదా పేజినేషన్‌ను చైన్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.

            
author = session.query(Author).first()

# author.books is now a query object, not a list
# No books have been loaded yet!

# Count the books without loading them
book_count = author.books.count()

# Get the first 10 books, ordered by title
first_ten_books = author.books.order_by(Book.title).limit(10).all()

            

              
                Copy
              
            
          

ఆచరణాత్మక మార్గదర్శకత్వం మరియు ఉత్తమ అభ్యాసాలు

1. ప్రొఫైల్ చేయండి, ఊహించవద్దు: పనితీరు ఆప్టిమైజేషన్ యొక్క బంగారు సూత్రం కొలవడం. ఉత్పత్తి చేయబడుతున్న ఖచ్చితమైన SQL క్వెరీలను తనిఖీ చేయడానికి SQLAlchemy యొక్క `echo=True` ఇంజిన్ ఫ్లాగ్ లేదా SQLAlchemy-Debugbar వంటి మరింత అధునాతన సాధనాన్ని ఉపయోగించండి. వాటిని పరిష్కరించడానికి ప్రయత్నించే ముందు అడ్డంకులను గుర్తించండి.
2. రక్షణాత్మకంగా డిఫాల్ట్ చేయండి, స్పష్టంగా ఓవర్‌రైడ్ చేయండి: మీ మోడల్‌పై lazy='raiseload' వంటి రక్షణాత్మక డిఫాల్ట్‌ను సెట్ చేయడం ఒక గొప్ప పద్ధతి. ఇది ప్రతి క్వెరీకి ఏమి అవసరమో స్పష్టంగా చెప్పేలా చేస్తుంది. ఆపై, ప్రతి నిర్దిష్ట రిపోజిటరీ ఫంక్షన్ లేదా సర్వీస్ లేయర్ పద్ధతిలో, ఆ వినియోగ కేసుకు అవసరమైన ఖచ్చితమైన లోడింగ్ వ్యూహాన్ని (selectinload, joinedload, మొదలైనవి) పేర్కొనడానికి query.options() ఉపయోగించండి.
3. మీ లోడ్‌లను చైన్ చేయండి: నెస్ట్ చేయబడిన రిలేషన్‌షిప్‌ల కోసం (ఉదా., ఒక రచయిత, వారి పుస్తకాలు, మరియు ప్రతి పుస్తకం యొక్క సమీక్షలను లోడ్ చేయడం), మీరు మీ లోడర్ ఆప్షన్‌లను చైన్ చేయవచ్చు: options(selectinload(Author.books).selectinload(Book.reviews)).
4. మీ డేటాను తెలుసుకోండి: సరైన ఎంపిక ఎల్లప్పుడూ మీ డేటా యొక్క ఆకారం మరియు మీ అప్లికేషన్ యొక్క యాక్సెస్ పద్ధతులపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఇది వన్-టు-వన్ లేదా వన్-టు-మెనీ రిలేషన్‌షిప్? సేకరణలు సాధారణంగా చిన్నవిగా లేదా పెద్దవిగా ఉంటాయా? మీకు ఎల్లప్పుడూ డేటా అవసరమవుతుందా, లేదా కొన్నిసార్లు మాత్రమేనా? ఈ ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడం మిమ్మల్ని సరైన వ్యూహం వైపు నడిపిస్తుంది.

ముగింపు: అనుభవం లేని వ్యక్తి నుండి పనితీరు నిపుణుడి వరకు

SQLAlchemy యొక్క రిలేషన్‌షిప్ లోడింగ్ వ్యూహాలను నావిగేట్ చేయడం అనేది దృఢమైన, స్కేలబుల్ అప్లికేషన్‌లను నిర్మించే ఏ డెవలపర్‌కైనా ఒక ప్రాథమిక నైపుణ్యం. మనం డిఫాల్ట్ `lazy='select'` మరియు దాని దాగి ఉన్న N+1 పనితీరు ఉచ్చు నుండి `selectinload` మరియు `joinedload` వంటి ఈగర్ లోడింగ్ వ్యూహాలు అందించే శక్తివంతమైన, స్పష్టమైన నియంత్రణ వరకు ప్రయాణించాము.

ముఖ్యమైన విషయం ఇది: ఉద్దేశపూర్వకంగా ఉండండి. పనితీరు ముఖ్యమైనప్పుడు డిఫాల్ట్ ప్రవర్తనలపై ఆధారపడవద్దు. ఒక నిర్దిష్ట పని కోసం మీ అప్లికేషన్‌కు ఏ డేటా అవసరమో అర్థం చేసుకోండి మరియు ఆ డేటాను అత్యంత సమర్థవంతమైన మార్గంలో ఖచ్చితంగా తీసుకురావడానికి మీ క్వెరీలను రాయండి. ఈ లోడింగ్ వ్యూహాలను నైపుణ్యం చేసుకోవడం ద్వారా, మీరు కేవలం ORM పనిచేసేలా చేయడం నుండి ముందుకు సాగుతారు; మీరు దానిని మీ కోసం పనిచేసేలా చేస్తారు, కేవలం క్రియాత్మకంగానే కాకుండా, అసాధారణంగా వేగవంతమైన మరియు సమర్థవంతమైన అప్లికేషన్‌లను రూపొందిస్తారు.