Tackling the N+1 Queries Problem in Django

DjangoにおけるN+1クエリ問題への対処

熟練の開発者として、N+1クエリ問題の煩わしさはよく理解しています。これは、コードがリストに対して1つのクエリを実行し、そのリスト内の各項目に対して追加のクエリを実行する、パフォーマンスを低下させる厄介な問題です。Djangoでこの問題を検出して修正し、アプリケーションの動作をよりスムーズで高速にする方法を見ていきましょう。

N+1クエリの理解

各区に属する区のリストがあると想像してください。区とその区の情報を取り出す方法は次のようになります。

wards = Ward.objects.all()

for ward in wards:

    name = ward.district.name

これにより、区に対する1つのクエリと、各区の区名に対する1つのクエリが生成され、N+1の問題につながります。

N+1クエリの検出

Django Debug Toolbar、Sentry、およびScout APM などのツールは、これらの問題の特定に役立ちます。

たとえば、Django Debug Toolbarは、ページでの過剰なクエリを強調表示します。私たちのGlintecoチームは、この投稿ですでに多くの便利なDjangoパッケージを指摘しています。

`select_related()`を使用した解決

外部キーの関係では、select_related()を使用してSQL結合を実行し、関連オブジェクトを1つのクエリで取得します。

wards = Ward.objects.select_related('district').all()

for ward in wards:

    print(ward.district.name)

これにより、各区のdistrictフィールドがプリロードされ、クエリの数が削減されます。

`prefetch_related()`を使用した解決

多対多の関係と逆外部キーの関係には、prefetch_related()が役立ちます。これは、個別の検索を実行し、Pythonで「結合」を行います。

districts = District.objects.prefetch_related('wards').all()

for district in district:

    wards = district.wards.all()

これにより、区の数に関係なく、すべての区のすべての区が2つのクエリで取得されます。

実践例

著者とその著書があるとします。効率的に取得するには、次のようになります。

authors = Author.objects.prefetch_related('book_set').all()

for author in authors:

    books = author.book_set.all()

結論

select_related()とprefetch_related()を活用することで、N+1クエリの問題を軽減し、Djangoアプリケーションのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。 Django Debug Toolbar、Sentry、およびScout APM などのツールは、これらの問題を検出する上で非常に役立ちます。

DjangoにおけるN+1クエリ問題への対処

N+1クエリの理解

N+1クエリの検出

select_related()を使用した解決

prefetch_related()を使用した解決

実践例

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