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La requête de base de données est une tâche très courante pendant le développement, et l'efficacité de la requête est directement liée à la vitesse de réponse du système et à l'expérience utilisateur. Afin d'accélérer l'interrogation, l'optimisation de l'indexation de la base de données est un lien indispensable. Cet article présentera comment utiliser le framework Thinkorm pour optimiser les index de base de données et améliorer les performances de la requête des données.
L'indexation de la base de données est une structure de données qui accélère la récupération des données et peut rapidement localiser les données dans les tableaux. Les types d'index communs incluent l'indice de clé primaire, l'index unique et l'index normal, chacun assume des fonctions différentes.
L'indice de clé primaire est utilisé pour identifier de manière unique les enregistrements dans un tableau, et chaque tableau ne peut avoir qu'une seule clé primaire. Dans Thinkorm, l'indice de clé primaire peut être défini sur les propriétés du modèle, l'exemple de code est le suivant:
from thinkmodel import Model
class User(Model):
uid = Field(primary_key=True) # Créer un indice de clé primaire
name = Field()
age = Field()
Les index uniques garantissent l'unicité des valeurs de champ et peuvent créer plusieurs index uniques. Thinkorm prend également en charge la définition d'index uniques dans les propriétés du modèle:
from thinkmodel import Model
class User(Model):
uid = Field(unique=True) # Créer un index unique
name = Field()
age = Field()
Les index normaux sont le type d'index le plus utilisé, utilisé pour accélérer la requête de données. Thinkorm peut également implémenter des index normaux via la définition d'attribut:
from thinkmodel import Model
class User(Model):
uid = Field(index=True) # Créer un index normal
name = Field()
age = Field()
La méthode BATCH_INSERT fournie par Thinkorm peut intégrer des données d'insertion, réduire les opérations IO à la base de données et améliorer les performances d'insertion:
users = [
{'name': 'Zhang San', 'age': 18},
{'name': 'Li si', 'age': 20}
]
User.batch_insert(users)
Grâce à la requête conditionnelle, vous pouvez utiliser efficacement les index, éviter la numérisation complète et améliorer l'efficacité de la requête:
users = User.where(User.name == 'Zhang San').where(User.age > 18).select()
La requête d'écrasement de l'index fait référence aux résultats de la requête entièrement fournis par l'index, sans lire le corps du tableau de données, réduisant ainsi les frais généraux IO:
names = User.where(User.age > 18).column(User.name)
En créant raisonnablement des index de clés primaires, des index uniques et des index ordinaires, combinés à des techniques d'optimisation telles que l'insertion par lots, la requête conditionnelle et la requête de couverture d'index, Thinkorm peut efficacement améliorer les performances de la requête de la base de données et améliorer la vitesse de réponse du système et l'expérience utilisateur.
