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ThinkOrm은 데이터베이스 운영 및 데이터 모델 관리를위한 간단하고 효율적인 인터페이스를 제공하는 가벼운 Python Database Object Relational Mapping (ORM) 도구입니다. Thinkorm 방법의 도움으로 데이터베이스 쿼리 문을보다 쉽게 작성하고 최적화하여 시스템의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
인덱싱은 데이터베이스 쿼리 속도를 높이는 일반적인 방법입니다. 자주 쿼리 필드에 인덱스를 추가하여 쿼리 응답 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. ThinkOrm에서는 index = true를 설정하여 필드를 색인 할 수 있습니다.
샘플 코드 :
클래스 사용자 (Thinkorm.Model) :
__tablename__ = '사용자'
id = ThinkOrm.field (ThinkOrm.Integer, Primary_key = true)
username = ThinkOrm.field (ThinkOrm.String (255), index = true)
이메일 = ThinkOrm.field (ThinkOrm.String (255), index = true)위의 코드는 사용자 이름 과 이메일 필드에 인덱스를 추가 하여이 두 필드의 작업을보다 효율적으로 쿼리 할 수 있습니다. 실제 개발에서 인덱스 필드는 쿼리 요구 사항에 따라 합리적으로 선택해야합니다.
관련 모델 데이터를 얻을 때 ThinkOrm은 with_related 메소드를 통한 사전로드를 지원합니다. 이렇게하면 여러 데이터베이스 쿼리를 피할 수 있으므로 전체 응답 속도가 향상됩니다.
샘플 코드 :
user = user.select (). with_related ( 'posts'). all ()
사용자의 사용자의 경우 :
print (user.username)
user.posts의 게시물 :
인쇄 (post.title)이 예에서, 사용자 관련 포스트 데이터는 하나의 쿼리를 통해 사전로드되며, 이는 루프에서 데이터베이스를 여러 번 쿼리하는 문제를 피합니다.
쿼리 결과 데이터가 크면 모든 데이터를 한 번에 반환하면 시스템 성능에 영향을 미칩니다. 페이징을 사용하여 응답 시간을 효과적으로 제어하여 데이터를 배치로 반환하십시오.
샘플 코드 :
users = user.paginate (page = 1, per_page = 10) .all ()
사용자의 사용자의 경우 :
print (user.username)여기서 페이지 수와 페이지 번호는 데이터 페이징로드를 실현하고 서버로드를 줄이기 위해 Paginate 메소드에 의해 설정됩니다.
일부 복잡하거나 특별한 쿼리 요구 사항의 경우 ThinkOrm은 기본 SQL 문의 실행을 지원하여 개발자가 쿼리 성능을보다 유연하게 최적화 할 수 있도록 도와줍니다.
샘플 코드 :
query = "18 세> 18 세가있는 사용자에서 선택 *"
results = thinkorm.db.execute (query)
결과적으로 결과 :
인쇄 (결과)기본 SQL을 직접 실행하면 비즈니스 요구에 따라 실행 효율성을 향상시키기 위해 정확한 쿼리 로직을 작성할 수 있습니다.
데이터베이스 쿼리 최적화는 시스템 응답 속도 및 성능 향상의 핵심 링크입니다. 인덱스 설정, 관련 데이터, 페이징 쿼리 및 기본 SQL 애플리케이션 방법을 통해이 기사에 도입 된 개발자는 Thinkorm을 기반으로 데이터베이스 운영 효율성을 효과적으로 향상시켜 시스템의 안정적이고 원활한 작동을 보장 할 수 있습니다.
