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Thinkormは、データベースの操作とデータモデルの管理用のシンプルで効率的なインターフェイスを提供する軽量Pythonデータベースオブジェクトリレーショナルマッピング（ORM）ツールです。 Thinkormメソッドの助けを借りて、データベースクエリステートメントをより簡単に記述および最適化することができ、それによりシステムのパフォーマンスが向上します。
インデックス作成は、データベースクエリをスピードアップする一般的な方法です。クエリ応答速度は、頻繁にクエリされたフィールドにインデックスを追加することにより、大幅に改善できます。 Thinkormでは、インデックス= trueを設定してフィールドをインデックス化できます。
サンプルコード：
クラスユーザー（thinkorm.model）：
__TABLENAME__ =「ユーザー」
id = thinkorm.field（thinkorm.integer、primary_key = true）
username = thinkorm.field（thinkorm.string（255）、index = true）
email = thinkorm.field（thinkorm.string（255）、index = true）上記のコードでは、インデックスをユーザー名と電子メールフィールドに追加するため、これら2つのフィールドの操作をより効率的に照会しやすくします。実際の開発では、クエリ要件に従ってインデックスフィールドを合理的に選択する必要があります。
関連するモデルデータを取得するとき、Thinkormはwith_relatedメソッドを介したプリロードをサポートします。これにより、複数のデータベースクエリを回避でき、それにより全体的な応答速度が向上します。
サンプルコード：
users = user.select（）。with_related（ 'posts'）。all（）
ユーザーのユーザーの場合：
print（user.username）
user.postsの投稿の場合：
印刷（post.title）この例では、ユーザー関連の投稿データは1つのクエリを介してプリロードされているため、ループでデータベースを複数回照会するという問題が回避されます。
クエリ結果データが大きい場合、すべてのデータを一度に返すと、システムのパフォーマンスが影響します。ページングを使用して、バッチ内のデータを返し、応答時間を効果的に制御します。
サンプルコード：
users = user.paginate（page = 1、per_page = 10）.all（）
ユーザーのユーザーの場合：
print（user.username）ここでは、ページ数とページ番号の数は、データのページングの読み込みを実現し、サーバーの負荷を削減するために、 Paginateメソッドによって設定されます。
複雑なクエリ要件または特別なクエリ要件については、ThinkormはネイティブSQLステートメントの実行をサポートし、開発者がクエリパフォーマンスをより柔軟に最適化するのに役立ちます。
サンプルコード：
query = "select * fromユーザーから年齢> 18"
結果= thinkorm.db.execute（query）
結果の結果：
印刷（結果）ネイティブSQLを直接実行することにより、実行効率を向上させるためにビジネスのニーズに従って正確なクエリロジックを記述できます。
データベースクエリの最適化は、システムの応答速度とパフォーマンスを改善する上で重要なリンクです。インデックスの確立、関連するデータのプリロード、ページングクエリ、この記事で導入されたネイティブSQLアプリケーション方法を通じて、開発者はThinkormに基づいてデータベースの操作効率を効果的に改善し、それによりシステムの安定したスムーズな動作を確保できます。
