数据库N+1查询是个常见的问题,简单描述场景如下
基本场景
class Category(models.Model):
name = models.CharField(max_length=30)
class Article(models.Model):
title = models.CharField(max_length=30)
body = models.TextField()
category = models.ForeignKey(Category)
time = models.DateTimeField()
#----列表页模板{% for a in Article.objects.all %}
{{ a.title }}
{{ a.category.name }}
{% endfor %}
在生成列表页面时,首先执行一次
select * from article limited 0,N
然后逐条获取category.name,又需要执行N次
select name from category where id = category_id
所以N+1问题其实应该叫做1+N 问题,这只是一个数据库设计模式的问题.但是会对数据库带来很大的压力,一个简单的列表页可能会有几百次数据库查询
N+1问题并不是ORM独有,只是使用orm的时候,数据库表中的行变成一个对象,于是很自然的就容易使用上面的方法来进行查询不使用orm进行编程的情况,一般直接用子查询或者inner join
select a.*,c.name from article a,category b where a.category_id = b.id
子查询或者inner join对数据库来说,也是很费资源的操作,因为需要锁表,高并发的情况下很容易锁死
要解决1+N问题一般有3种方法
数据库反范式设计,说直白点,就是把表合并,设计成冗余表,这可能会带来两个问题
表中存在大量的重复数据项
表中出现大量的空项,整个表格变成一个稀疏矩阵(sparse matrix)
所以,这种方案显然存储效率不高,但是如果针对这两种情况进行优化,也算是是一种不错的解决办法, MongoDB就是这样干的
加缓存 把整个列表页加上缓存. 这样 无论是继续执行1+N次查询,还是用inner join 1次查询搞定,都可以.
这种方法的缺点是
更新缓存 需要成本,增加了代码复杂度
某些场景要求数据实时性,无法使用缓存
把N+1次查询变成2次查询
简单说 先执行 select *,category_id from article limited 0,N
然后遍历结果列表,取出所有的category_id,去掉重复项
再执行一次 select name from category where id in (category id list)
性能优化
把子查询/join查询 分成两次,是 高并发网站数据库调优中非常有效的常见做法,虽然会花费更多的cpu时间,但是避免了系统的死锁,提高了并发响应能力
数据库本身处理不了高并发,因为我们只能保证单个数据项的操作是原子的,而数据库的查询是以 列表为基本单元,这是个天然矛盾,无解
数据库设计范式不在web framework能力范围内,所以django的ORM 只支持后面两种做法
Article.ojbects.select_related() 这就是inner join
Article.objects.prefetch_related('category') 这是2次查询
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