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데이터베이스 쿼리는 개발 중에 매우 일반적인 작업이며 쿼리 효율성은 시스템의 응답 속도 및 사용자 경험과 직접 관련이 있습니다. 쿼리 속도를 높이기 위해 데이터베이스 인덱싱 최적화는 필수 링크입니다. 이 기사는 ThinkOrm Framework를 사용하여 데이터베이스 인덱스를 최적화하고 데이터 쿼리 성능을 향상시키는 방법을 소개합니다.
데이터베이스 인덱싱은 데이터 검색 속도를 높이고 테이블에서 데이터를 빠르게 찾을 수있는 데이터 구조입니다. 공통 색인 유형에는 1 차 키 인덱스, 고유 인덱스 및 정상 색인이 포함되며 각각은 다른 기능을 가정합니다.
기본 키 인덱스는 테이블에서 레코드를 고유하게 식별하는 데 사용되며 각 테이블에는 하나의 기본 키 만 가질 수 있습니다. ThinkOrm에서는 1 차 키 인덱스가 모델 속성에 대해 정의 될 수 있으며 예제 코드는 다음과 같습니다.
from thinkmodel import Model
class User(Model):
uid = Field(primary_key=True) # 기본 키 인덱스를 만듭니다
name = Field()
age = Field()
고유 한 인덱스는 필드 값의 독창성을 보장하고 여러 고유 인덱스를 생성 할 수 있습니다. Thinkorm은 또한 모델 속성에서 고유 한 인덱스 정의를 지원합니다.
from thinkmodel import Model
class User(Model):
uid = Field(unique=True) # 고유 한 색인을 만듭니다
name = Field()
age = Field()
일반 인덱스는 데이터 쿼리 속도를 높이기 위해 가장 일반적으로 사용되는 인덱스 유형입니다. ThinkOrm은 속성 정의를 통해 일반 색인을 구현할 수도 있습니다.
from thinkmodel import Model
class User(Model):
uid = Field(index=True) # 일반 색인을 만듭니다
name = Field()
age = Field()
ThinkOrm이 제공하는 Batch_insert 방법은 데이터를 일괄하여 데이터를 삽입하고 데이터베이스 IO 작업을 줄이며 삽입 성능을 향상시킬 수 있습니다.
users = [
{'name': '장 산', 'age': 18},
{'name': 'Li Si', 'age': 20}
]
User.batch_insert(users)
조건부 쿼리를 통해 인덱스를 효과적으로 활용하고 전체 테이블 스캔을 피하며 쿼리 효율을 향상시킬 수 있습니다.
users = User.where(User.name == '장 산').where(User.age > 18).select()
인덱스 오버 트리트 쿼리는 데이터 테이블 본문을 읽지 않고 인덱스가 전적으로 제공하는 쿼리 결과를 나타냅니다. 따라서 IO 오버 헤드가 줄어 듭니다.
names = User.where(User.age > 18).column(User.name)
기본 키 인덱스, 고유 인덱스 및 일반 인덱스와 배치 삽입, 조건부 쿼리 및 인덱스 커버리지 쿼리와 같은 최적화 기술과 결합하여 ThinkOrm은 데이터베이스 쿼리 성능을 효과적으로 향상시키고 시스템 응답 속도 및 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.
