了解Django框架中进行数据查询优化，需要了解几点：

1.查询集是惰性的，这意味着在你对查询集执行某些操作（例如对其进行迭代）之前，不会发出相应的数据库请求；

2.始终通过指定要返回的值的数量来限制数据库查询的结果；

3.在 Django 中，查询集可以通过迭代、切片、缓存和 python 方法（例如len()等）进行评估count()。确保充分利用它们；

4.Django 查询集被缓存，因此如果你重复使用相同的查询集，将不会发出多个数据库请求，从而最大限度地减少数据库访问；

5.一次检索你需要的所有内容，但请确保你只检索你需要的内容。

如果你为此模型运行迁移，Django 将在表 Sales 上创建一个数据库索引，并且它将被锁定直到索引完成。在本地开发设置中，数据量很少，连接很少，这种迁移可能感觉是瞬间的，但是当我们谈论生产环境时，有很多并发连接的大型数据集可能会导致停机，如获取锁和创建数据库索引可能需要很长时间。

Django 提供了一种缓存机制，可以使用不同的缓存后端，如 Memcached 和 Redis，让你避免多次运行相同的查询。

Memcached 是一个开源的内存系统，可保证在不到一毫秒的时间内提供缓存结果。它易于设置和扩展。另一方面，Redis 是一种开源缓存解决方案，具有与 Memcached 相似的特性。大多数离线应用程序使用以前缓存的数据，这意味着大多数查询永远不会到达数据库。

要在 Django 中使用 Memcache，我们需要定义以下内容：

要使用 Memcached 启用数据库缓存，请pymemcache使用以下命令使用 pip 进行安装：

然后，你可以settings.py按如下方式配置缓存设置：

在上面的示例中，Memcached 使用以下 pymemcache 绑定在 localhost (127.0.0.1) 端口 11211 上运行：

同样，要使用 Redis 启用数据库缓存，请使用以下命令使用 pip 安装 Redis：

settings.py然后通过添加以下代码来配置你的缓存设置：

Django 中的查询集通常会在评估发生时缓存其结果，对于该查询集的任何进一步操作，它首先检查是否有缓存的结果。但是，当你使用 时iterator()，它不会检查缓存并直接从数据库中读取结果，也不会将结果保存到查询集。

现在，你一定想知道这有什么帮助。考虑一个查询集，它返回大量具有大量内存的对象进行缓存，但只能使用一次，在这种情况下，你应该使用iterator()。

上述中我们使用了iterator()，Django 将保持 SQL 连接打开并读取每条记录，并 do_something() 在读取下一条记录之前调用。

Django 为每个请求创建一个新的数据库连接，并在请求完成后关闭它。这种行为是由 引起的CONN_MAX_AGE，它的默认值为 0。但是应该设置多长时间呢？这取决于你网站上的流量；音量越高，维持连接所需的秒数就越多。通常建议从较低的数字开始，例如 60。

你需要将额外的选项包装在 中 OPTIONS，如留档中详细说明：

查询表达式定义了可以在更新、创建、过滤、排序、注释或聚合操作中使用的值或计算。Django 中常用的内置查询表达式是 F 表达式。让我们看看它是如何工作的并且很有用。

在 Django Queryset API 中，F()表达式用于直接引用模型字段值。它允许你引用模型字段值并对它们执行数据库操作，而无需从数据库中获取它们并进入 Python 内存。相反，Django 使用该F()对象来生成定义所需数据库活动的 SQL 短语。

例如，假设我们想将所有产品的价格提高 20%，那么代码将如下所示：

上述使用了F()查询表达式

Django 通过最小化数据库请求的数量来提供优化查询集select_related()的prefetch_related()参数。

根据官方 Django 文档：

select_related() “遵循”外键关系，在执行查询时选择其他相关对象数据。

prefetch_related() 对每个关系进行单独的查找，并在 Python 中进行“加入”。

我们select_related()在要选择的项目是单个对象时使用，这意味着 forward ForeignKey、OneToOne和 backOneToOne字段。

你可以使用select_related()创建单个查询，该查询返回单个实例的所有相关对象，用于一对多和一对一连接。执行查询时，select_related()从外键关系中检索任何额外的相关对象数据。

select_related()通过生成 SQL 连接并在SELECT表达式中包含相关对象的列来工作。因此，select_related()在同一数据库查询中返回相关项目。

虽然select_related()会产生更复杂的查询，但获取的数据会被缓存，因此处理获取的数据不需要任何额外的数据库请求。

语法看起来像这样：

相反，prefetch_related()用于多对多和多对一连接。它生成一个查询，其中包括查询中给出的所有模型和过滤器。

语法看起来像这样：

bulk_create() 是一种通过一次查询将提供的对象列表创建到数据库中的方法。类似地，bulk_update() 是一种使用一个查询更新提供的模型实例上的给定字段的方法。

例如，如果我们有一个如下所示的帖子模型：

如果我们想更新数据，那么我们可以bulk_update()这样使用：

参考自：https://www.51cto.com/article/717666.html