Django - QuerySet

Lazy Loading(遅延ロード)とは?

ORMがSQLを呼び出す特徴のうち、QuerySetを呼び出す方法は실제로 필요할 때 호출한다.の特徴を有する.
たとえば、商品情報を含む「製品」(Products)テーブルを読み込む場合は、次のコードに従って作成します.

products = Product.objects.all()

かっこで終わるので、当然Productクラスを実行するときに、すべての関数が実行する値が製品に含まれていると考えられます.
ただし、「在庫」(ORM)では、単純な宣言ではSQLを呼び出すことはできません.コンテンツに関するSQLを呼び出すには、次の手順に従います.

products = Product.objects.all()
list(product)

#or

for product in products:
	print(product.name)

ドラム公式ドキュメントでは、次のようにQueryの動作状況をまとめています.
ドラム公式文書

すなわち、SQL文は、QuerySet(複数のオブジェクトを簡単に集約)を呼び出すために、スライス、Iteration(ループ可能)repr()、len()などの一定の方法で実行されなければならない.

遅延負荷の問題(効率低下,N+1の問題)

では、これらの特徴によって発生する状況は何でしょうか.コールを続けます.どういう意味なのか、上に見たコードを例に挙げてみましょう.

#Product에는 현재 2,940개의 row가 저장되어 있다.
products = Product.objects.all()

products[0].name
products[1].name
...
products[2939].name

>>>
상품1
상품2
상품3
...
...
상품2939
상품2940

上記のコードを使用して実行すると、SQL文は引き続きDBに送信されます.商品1のqeuryと商品2のqeury
もう一度仮定しようもし商品が店舗を参照したら?

class Store(models.Model):
	name = models.CharField()

class Product(models.Model):
	name  = models.CharField()
    store = models.ForeignKey(Store, on_delete=models.CASCADE)

もちろん、ショップと商品はM:N関係ですが、便宜上、商品が店を噛んでいると仮定します.
商品に対応するファミリーを見るためにORMを使って検索すると以下のように記述できます.

products = Product.objects.all()
stores = []

for product in products:
	stores.append(
    	{
        'id'    : product.id,
        'name'  : product.name.
        'store' : product.store.name
       }
     )

上記のコードを実行すると、商品のrow個数で照会されますか?違うはずです.商品の照会と店舗への照会は、少なくとも2倍の照会をもたらします.これはN + 1 problemです.
ハードウェアのパフォーマンスが低いか、データベースが耐えられない(計算量が非常に大きい)場合は、正しい値を返して中断することができず、最悪の場合、データベースが拡張される可能性があります.

Caching

キャッシュは、クエリーにロードされたデータをキャッシュに格納し、複数回の呼び出しを回避するのに役立ちます.上のコードでfor文、すなわち反復化が行われると、キャッシュはクエリ文によって呼び出された内容を格納します.
すなわち、productsのcacheにロードされた情報が格納される.その後、コンテンツが再実行されると、キャッシュに格納されているコンテンツは、他の呼び出しを行わずに呼び出されます.

products = Product.objects.all()

for product in products:
	product.name

#1번 호출함

print(products[0].name)
>>>
상품 1

#cache 에 저장된 내용을 호출했기에 새로운 query를 호출하지 않음

ドラムにはキャッシュを使う方法がたくさんありますが、今では内容が膨大になっているので、単独で議論しましょう.(きっと!)

Eager-Loding(即時ロード)(選択に関連、プリフェッチに関連)

インスタント・ロードは、遅延ロードとは逆の概念であり、遅延評価、実際の評価時にクエリーを発行するのではなく、すべてのものを一度にもたらす方法です.
本論文では,select_relatedとprefetch_relatedという関数を用いてEager Loadingを実現した.
用法は似ているが違いがあり、違いは以下の通りである.

select related-JOIN(SQL文)を使用して、直ちにデータをロードします.非可逆参照

プリフェッチ関連-追加のクエリー・セットを使用してデータを取得し、アプリケーション(Python)内で戻りデータをマージし、逆参照することもできます.

select relatedを使用してN+1の問題を解決します.
select relatedの使い方は以下の通りです.select_related(field명-변수)

#store 필드까지 한번에 쿼리문으로 불러온다.
products = Product.objects.all().select_related('store')
stores = []

for product in products:
	stores.append(
    	{
        'id'    : product.id,
        'name'  : product.name.
        'store' : product.store.name
       }
     )

上記のコードのように使用すると、クエリ文はDBに1回しか到達しません.
select relatedではなくプリフェッチrelatedを使用してコードを記述し、逆参照関係を実行します.

stores = Store.objects.all().prefetch_related('product_set')

store = []

for store in stores:
	products = [product.name for product in stores.product_set.all()]
	
    store.append(
    	{
        'id'       : store.id,
        'name'     : store.name,
        'products' : products
       }
     )

prefetch relatedを使用すると、少なくとも2回のクエリがDBに渡されます.
選択したクエリーと、コンテンツから参照に再入力するクエリーが実行されます.
この内容で상품99というフィルターを使ったらどうなるでしょうか?

stores = Store.objects.all().prefetch_related('product_set')

store = []

for store in stores:
	all_products 	 = [product.name for product in stores.product_set.all()]
    filtered_product = [product.name for product in stores.product_set.filter(name = '상품99')
	
    store.append(
    	{
        'id'       		   : store.id,
        'name'     		   : store.name,
        'all_products' 	   : all_products,
        'filtered_product' : filtered_product
       }
     )

上記のコードに示すように、荘子はクエリ文を2回以上呼び出して상품99を検索する.
以上に設定したプリフェッチ関連コマンドはproduct setであるためです.all()にしか掛けていないので.
本明細書で設定したオブジェクトのprefetch relatedを使用して、prefetch relatedと一致しない問題を解決します.ちょっと紛らわしいですが、次のコードを見れば理解できます.

stores = Store.objects.prefetch_related(
           Prefetch(
             'product_set',
             stores = Product.objects.all(),
             to_attr='all_products'
             ),
           Prefetch(
             'product_set',
             stores = Product.objects.filter(name='상품99'),
             to_attr='filtered_product'
             )
           )

store = []

for store in stores:
	all_products 	 = [product.name for product in stores.all_products]
    filtered_product = [product.name for product in stores.filtered_product)
	
    store.append(
    	{
        'id'               : store.id,
        'name'     	  	   : store.name,
        'all_products' 	   : all_products,
        'filtered_product' : filtered_product
       }
     )

to_attrが任意の属性を指定していることがわかります.

n/a.結論

最終的な結論は、ORMを使用する場合、クエリー最適化環境を構成することです.
つまり、キャッシュを使用して、Eager-Loadingを考慮し、フレームワークを理解します.