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データベースクエリは開発中に非常に一般的なタスクであり、クエリ効率はシステムの応答速度とユーザーエクスペリエンスに直接関連しています。クエリをスピードアップするために、データベースインデックスの最適化は不可欠なリンクです。この記事では、Thinkormフレームワークを使用してデータベースインデックスを最適化し、データのクエリパフォーマンスを改善する方法を紹介します。
データベースインデックスは、データの取得を高速化し、テーブル内のデータをすばやく見つけることができるデータ構造です。一般的なインデックスタイプには、プライマリキーインデックス、一意のインデックス、および通常のインデックスが含まれ、それぞれが異なる関数を想定しています。
プライマリキーインデックスは、テーブル内のレコードを一意に識別するために使用され、各テーブルには1つの主キーのみがあります。 Thinkormでは、プライマリキーインデックスをモデルプロパティで定義できます。例のコードは次のとおりです。
from thinkmodel import Model
class User(Model):
uid = Field(primary_key=True) # プライマリキーインデックスを作成します
name = Field()
age = Field()
一意のインデックスは、フィールド値の一意性を保証し、複数の一意のインデックスを作成できます。 Thinkormは、モデルプロパティの一意のインデックスの定義もサポートしています。
from thinkmodel import Model
class User(Model):
uid = Field(unique=True) # 一意のインデックスを作成します
name = Field()
age = Field()
通常のインデックスは、データクエリをスピードアップするために使用される最も一般的に使用されるインデックスタイプです。 Thinkormは、属性定義を介して通常のインデックスを実装することもできます。
from thinkmodel import Model
class User(Model):
uid = Field(index=True) # 通常のインデックスを作成します
name = Field()
age = Field()
Thinkormが提供するBatch_Insertメソッドは、データを挿入し、データベースIO操作を削減し、挿入パフォーマンスを改善できます。
users = [
{'name': 'チャン・サン', 'age': 18},
{'name': 'li si', 'age': 20}
]
User.batch_insert(users)
条件付きクエリを通じて、インデックスを効果的に利用し、完全なテーブルスキャンを回避し、クエリ効率を改善できます。
users = User.where(User.name == 'チャン・サン').where(User.age > 18).select()
インデックス上書きクエリとは、データテーブル本体を読み取ることなく、インデックスによって完全に提供されるクエリの結果を指し、それによりIOオーバーヘッドを削減します。
names = User.where(User.age > 18).column(User.name)
プライマリキーインデックス、一意のインデックス、および通常のインデックスを合理的に作成することにより、バッチ挿入、条件付きクエリ、インデックスカバレッジクエリなどの最適化手法と組み合わせることで、Thinkormはデータベースクエリのパフォーマンスを効果的に改善し、システムの応答速度とユーザーエクスペリエンスを強化できます。
