Kaip mastuoti Django programą duomenų bazės lygmeniu?

Question

Accepted Answer

Augant Django programai, **duomenų bazė** paprastai yra pirmoji ir reikšmingiausia kliūtis. Ją mastuoti reikia optimizavus užklausas, sukūrus indeksus, tvarkant ryšius, naudojant skaitymo replikas, taikant podėlį ir galiausiai keičiant architektūrą — duomenų bazės sprendimas yra aukščiausio poveikio mastelės reguliavimo darbas daugumai Django programų.

## 1. Pirmiausia optimizuokite užklausas (didžiausi, pigiausias laimėjimai)

```python
# ✅ eliminate N+1 queries (the #1 issue) with select_related/prefetch_related
Book.objects.select_related("author").prefetch_related("tags")

# ✅ fetch only needed columns
Article.objects.only("title", "created_at")        # SELECT just these
Article.objects.values("title")                     # dicts, even lighter

# ✅ use database aggregation instead of Python loops
from django.db.models import Count, Sum
Author.objects.annotate(book_count=Count("books"))  # let the DB do the work
```

Užklausų optimizavimas (N+1 problemų sprendimas, tik reikalingų duomenų pasirinkimas, agregavimo spūdimas į duomenų bazę) paprastai suteikia didžiausius našumo padidėjimus su mažiausiomis pastangomis — tai darykite prieš pridėdami infrastruktūrą.

## 2. Pridėkite indeksus

```python
class Article(models.Model):
    slug = models.SlugField(db_index=True)              # index a frequently-queried field
    class Meta:
        indexes = [
            models.Index(fields=["author", "-created_at"]),  # composite index for common queries
        ]
```

Indeksai dramatiškai pagreitina užklausas, kurios filtruoja/rikiuoja pagal tuos stulpelius — būtinas bet kuriam stulpeliui, kurį dažnai užklausiate (praleistas indeksas yra dažna lėtų užklausų priežastis).

## 3. Ryšių telkinimas

```text
Reuse database connections instead of opening one per request (expensive at scale).
Use a pooler (PgBouncer for PostgreSQL) or Django's CONN_MAX_AGE for persistent connections.
```

## 4. Skaitymo replikos (duomenų bazės maršrutizavimas)

```python
# route READ queries to replicas, WRITES to the primary
class PrimaryReplicaRouter:
    def db_for_read(self, model, **hints): return "replica"   # reads → replica
    def db_for_write(self, model, **hints): return "primary"  # writes → primary
# DATABASES = { "primary": {...}, "replica": {...} }
```

Skaitymo replikos paskirsto skaitymo apkrovą keliose duomenų bazės kopijose (dauguma programų yra skaitymo žiurkės), o rašymai eina į pirminę — Django duomenų bazės maršrutizatoriai nukreipia užklausas atitinkamai.

## 5. Podėlis duomenų bazės apkrovai sumažinti

```python
# cache expensive query results (Redis) so they don't hit the DB every time
result = cache.get_or_set("expensive", lambda: expensive_query(), 3600)
```

## 6. Tolesnis mastelėjimas (kai aukščiau išvardyti sprendimai nepakanka)

```text
✓ Caching layers (Redis) — biggest load reduction for read-heavy workloads
✓ Database tuning (query plans, vacuuming, configuration)
✓ Denormalization / materialized views for expensive aggregations
✓ Partitioning large tables; archiving old data
✓ Sharding (splitting data across databases) — last resort, complex
✓ Move heavy/async work to background tasks (Celery) off the request path
```

## Pirmiausia matuokite

```text
Use Django Debug Toolbar, django-silk, slow-query logs, and EXPLAIN to find the
ACTUAL bottleneck. Optimize what's slow, not what you guess is slow.
```

## Kodėl tai svarbu

Django mastelėjimas duomenų bazės lygmeniu yra kritiškas aukštesnio lygio žinios, nes duomenų bazė beveik visada yra pagrindinė kliūtis programai augant — supratimas, kaip ją spręsti, yra tai, kas leidžia Django programoms valdyti didėjančią apkrovą ir duomenų apimtis.

Pagrindinė išvada yra ta, kad duomenų bazės mastelėjimas seka aiškią prioriteto tvarką, o aukščiausio poveikio, pigiausios intervencijos pirmiausia: **užklausų optimizavimas** (ypač N+1 problemų pašalinimas su `select_related`/`prefetch_related`, tik reikalingų stulpelių nuskaitymas ir agregavimo spūdimas į duomenų bazę) paprastai suteikia didžiausius laimėjimus su mažiausiomis pastangomis ir turėtų visada ateiti prieš infrastruktūros pridėjimą, o **tinkamas indeksavimas** yra būtinas, nes praleisti indeksai yra dažna lėtų užklausų priežastis.

Beyond šių pagrindų, supratimas apie mastelėjimo technikų progresiją — **ryšių telkinimas** (brangių duomenų bazės ryšių panaudojimas didele skale), **skaitymo replikos su duomenų bazės maršrutizavimu** (skaitymo apkrovos pasiskirstymas keliose duomenų bazės kopijose, vertinga, nes dauguma programų yra skaitymo žiurkės), **podėlis** (Redis duomenų bazės smūgių sumažinimui visai skaitymo žiurke duomenims) ir galiausiai sudėtingesni sprendimai (denormalizavimas, skaidymas, fragmentavimas kaip paskutinis pasirinkimas) — suteikia jums įrankių rinkinį kiekvienoje augimo stadijoje veikti.

Lygiai svarbi yra **pirmiausia matuoti** disciplina (naudojant Django Debug Toolbar, lėtų užklausų žurnalus ir EXPLAIN tikrajai kliūčiai rasti, o ne spėlioti), nes klaidingos dalies optimizavimas švaisto pastangas.

Žinojimas apie šią duomenų bazės mastelėjimo progresiją — užklausų optimizavimas ir indeksavimas pirma, paskui telkinimas/replikos/podėlis, paskui architektūriniai pakeitimai, visi pagrįsti matavimais — yra tai, kas skiria kūrėjus, kurie gali išlaikyti Django programas greitomis ir masteliomis augant, nuo tų, kurių programos blogėja tikroje apkrovoje.

Nes duomenų bazė yra dažniausias mastelėjimo apribojimas ir šios technikos svyruoja nuo paprastų užklausų pataisų iki sudėtingos infrastruktūros, supratimas, kaip sisteminiu būdu mastuoti Django duomenų bazės lygmeniu, yra svarbi, didelės vertės žinios kuriant ir eksploatuojant gamybos programas, kurios turi valdyti augimą, todėl tai yra dažnai svarbi tema aukštesniojo lygio inžinieriams, atsakingiems už programų našumą ir mastelę.