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12.3.1 对数据库的优化
常规的数据库优化技术在于数据库的合理设计以及索引的优化。对于数据库的设计，需要根据实际的需求来优化表结构，采用合适的字段类型以及约束。对于索引的优化，可以在模型中通过Meta.indexes或Field.db_index选项,将频繁查询的字段加上索引，比如经常出现在filter()或order_by()方法中的字段。
做好了以上两点以后，接下来的优化工作，主要在于理解django中的数据库访问机制，以避免无必要的耗时查询。
12.3.2 理解QuerySets
(1) 惰性查询
django中的QuerySet采用的是惰性查询，只有在触发evaluate的时候，才会与底层的数据库进行交互。evaluate可以理解为在数据库中执行QuerySet中的查询语句。
(2) 什么时候触发evaluate
在对QuerySet对象执行以下操作时，会触发evaluate：
1.迭代
QuerySet 是可迭代的类型，在循环中遍历字段的值时会触发evaluate操作。
2.切片
QuerySet对象可以通过Python中的切片语法来进行切片,切片操作不支持负数索引，对未evaluate的QuerySet对象进行切片，返回的是一个新的QuerySet对象，除非在操作中使用了步长参数(切片语法中的step)，才会被evaluate。
3.序列化／缓存化
对QuerySet对象进行序列化操作，也会进行evaluate。
4.repr()
对QuerySet对象执行repr()方法，会触发evaluate操作。
5.len()
调用 QuerySet 的 len() 方法，返回查询结果的数目。注意：直接在数据库层面使用 SQL 的 SELECT COUNT(*) 方法来获取数据的条数会更加高效在实际开发中，可以使用QuerySet对象的count()方法来替代len()。
6.list()
将QuerySet 对象转换为列表类型。注意：使用这个方法会占用大量内存，因为 django将列表内容都载入到内存中。
7.bool()
测试QuerySet对象的布尔值时，也会对queryset对象进行evaluate。
(3) QuerySet对象中的数据保存方式
QuerySet中包含一个缓存来最小化对数据库的访问。在一个新创建的QuerySet对象中，缓存为空。首次执行QuerySet中的查询语句，django会将返回的结果缓存到QuerySet对象中，在接下来对该QuerySet对象的求值将重用缓存的结果。读者请看下面的演示代码：
>>> print([blog.author for blog in Blog.objects.all()])
>>> print([blog.title for blog in Blog.objects.all()])
在上文的演示代码中，创建了两次对象来获取模型中的数据，没有使用缓存，效率低下。正确的做法是将第一次获取到的QuerySet对象保存下来，下次操作时，可以直接访问缓存的结果：
>>> queryset_for_blog = Blog.objects.all()
>>> print([blog.author for blog in queryset_for_blog])
>>> print([blog.title for blog in queryset_for_blog])
对QuerySet对象使用切片或索引进行数据库的limit操作时，django不会将结果进行缓存，除非在此之前，整个QuerySet对象已触发evaluate操作。代码实例：
>>> queryset = Blog.objects.all()
>>> print(queryset[5]) # 从数据库中进行查询
>>> print(queryset[5]) # 仍从数据库中进行查询
对QuerySet对象执行evaluate操作：
>>> queryset = Blog.objects.all()
>>> [blog for blog in queryset] # Queries the database
>>> print(queryset[5]) # 使用缓存
>>> print(queryset[5]) # 使用缓存
12.3.3 理解模型对象的缓存方式
对模型对象中的属性进行访问时，django也会对结果进行缓存：
>>> blog = Blog.objects.get(id=1)
>>> entry.author # 从数据库中获取author值
>>> entry.author # 从django缓存中获取author值
如果该模型的属性是一个可调用对象，则在进行调用时，不会对结果进行缓存：
>>> blog = Blog.objects.get(id=1)
>>> blog.authors.all() # 在数据库中执行查询操作
>>> blog.authors.all() # 在数据库中执行查询操作
12.3.4 在模板中使用with标签
为了确保与QuerySet对象一致的缓存行为，需要在模板中使用with标签：
{% with total=business.employees.count %}
{{ total }} employee{{ total|pluralize }}
{% endwith %}with标签复杂的操作简化为一个模板变量，从而对操作的结果进行缓存。
12.3.5 使用iterator()访问QuerySet
在对QuerySet对象执行list()等操作时，会占用大量内存，对于这种情况，可以使用iterator()对QuerySet对象进行迭代访问，从而节约内存。
12.3.6 使用RawSQL来进行查询
ORM的缺点在于，其充当一个中间层，与直接操作数据库相比,ORM会在一定程度上牺牲程序的执行性能。在django中使用RawSQL会直接在数据库中进行查询，无需通过ORM，这样可以提升部分性能，缺点是移植性较差。
12.3.7 使用索引来进行查询
通过索引来获取单独的对象时，会大幅提升查询性能。对未加索引的字段进行查询：
blog = Blog.objects.get(author="Backer")
由于author字段未加索引，所以数据库在执行查询操作时，会进行全表扫描，查询速度会变得异常缓慢。优化方案是对author字段加上索引，或使用其它已加索引的字段进行查询：
blog = Blog.objects.get(id=1)
12.3.8 对数据库执行批量操作
需要对大量数据进行操作时，采用批量操作是一个很有效的性能优化方案。采用批量操作可以大幅减少SQL语句执行的次数，从而获得性能提升。在django的ORM中进行批量操作，主要有以下方法：
(1) 使用builk_create批量创建对象
代码实例：
Blog.objects.bulk_create([ Blog(title='遇见python'), Blog(title='遇见django'), ])
(2) 使用build_update批量更新对象
代码实例：
blogs = Blog.objects.bulk_create([ Blog(title='遇见python'), Blog(title='遇见django'), ]) blogs[0].title = '遇见python3.8' blogs[1].title = '遇见django3.0' Blog.objects.bulk_update(blogs, ['title'])
(3) 对于ManyToManyFields字段的批量操作
使用add方法以及delete方法来对ManyToManyFields字段进行关联对象的批量添加和删除。
使用add批量添加：
blog.authors.add(me, her)
要优于逐对象添加：
blog.authors.add(me) blog.authors.add(her)
使用delete批量删除：
blog.authors.delete(her,others)
要优于逐对象删除：
blog.authors.delete(her) blog.authors.add(others)
12.3.9 其它的优化建议
除以上列举的一些常用的优化方法之外，django还提供了其它的一些优化方法。例如在数据库中存在外键的时候,使用select_related()和prefech_related()方法可以减少数据库请求的次数，使用QuerySet.values()方法来返回部分字段，使用QuerySet.count()方法代替直接对QuerySet对象使用len方法来计算长度等等。
更详尽的优化细节，感兴趣的读者可以参考django的官方文档。
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