Как отследить количество SQL запросов в Django shell

Быстрый ответ

Если хотите отследить количество SQL-запросов, используйте connection.queries. Убедитесь, что включен режим отладки, то есть, settings.DEBUG = True. Пример применения:

from django.conf import settings
from django.db import connection

# Убеждаемся, что режим отладки включен
settings.DEBUG = True

# Место для вашего кода

print(f"Количество запросов: {len(connection.queries)}")

Этот метод особенно полезен в режиме разработки, не рекомендуется использовать его в продакшн-среде из-за возможного отрицательного эффекта на производительность.

Анализ SQL-запросов

Важно понимать количество и характер SQL-запросов, которые выполняет ваше приложение, особенно если вы желаете максимизировать производительность. Рассмотрим средства Django для отслеживания запросов.

Изучаем connection.queries

Для просмотра каждого SQL-запроса, выполните следующее:

for query in connection.queries:
    print(query['sql'])

Такой подход позволяет детально увидеть, какие запросы и с какой частотой выполняет ваше приложение.

Сброс запросов: начинаем с чистого листа

Используйте reset_queries() для очистки списка запросов и предотвращения ухудшения производительности:

from django.db import reset_queries

reset_queries()  # Начнем с нуля!

Это поможет контролировать использование памяти.

Управление несколькими базами данных

Если ваше приложение работает с несколькими базами данных, учитывайте запросы для каждой из них:

from django.db import connections

for conn in connections.all():
    print(f"База данных: {conn.alias}. Запросов: {len(conn.queries)}")

Таким образом, вы сможете мониторить запросы ко всем используемым базам данных.

Django Extensions: улучшение оболочки

Пакет django_extensions может расширить функциональность вашей оболочки. shell_plus автоматизирует импорт моделей и вывод запросов:

python manage.py shell_plus --print-sql

Теперь при запуске оболочки происходит автоматический импорт моделей.

Создание функции подсчета запросов

При написании функции подсчета запросов ее использование станет проще:

def count_queries():
    print(f'Общее число запросов: {len(connection.queries)}')

Вызывайте эту функцию в соответствии с потребностью.

Особенности различных версий Python

Пользователи Python 3 могут загрузить скрипты в оболочку так:

exec(open('extra_imports.py').read())

А для Python 2 потребуется:

execfile('extra_imports.py')

Так можно использовать автоматические импорты независимо от версии Python.

Визуализация

Представьте каждый SQL-запрос в оболочке Django как след на поверхности снега:

• Сессия начинается: свежий покров снега, следов нет.
• Во время сессии: следы формируются по мере вашего движения.
• После завершения сессии: повернитесь и подсчитайте оставленные следы.

Этот подход наглядно демонстрирует значение отслеживания SQL-запросов с целью оптимизации производительности и выявления проблем.

Поддержание высокой точности с помощью лучших практик

Точное отслеживание запросов требует соблюдения ряда правил:

Последовательность настроек разработки

Будьте внимательны при переключении settings.DEBUG, так как изменения могут влиять на кеширование запросов и искажать статистику.

Учет автоматизированных запросов

Обратите внимание на запросы, которые генерируются Django и сторонними инструментами. Это поможет фокусироваться на запросах от вашего приложения:

relevant_queries = [q for q in connection.queries if 'FROM relevant_table' in q['sql']]
print(f'Запросы от приложения: {len(relevant_queries)}')

Осторожность при работе в продакшене

В окружении продакшена предпочтительно использовать специализированные инструменты мониторинга, например, Datadog.

Заключение

Мониторинг запросов помогает улучшать производительность, масштабировать приложения и оптимизировать затраты на сервера. Информация о запросах необходима для выявления проблем производительности и для построения оптимальной архитектуры вашего приложения.

Полезные материалы

1. API справочник QuerySet | Django документация | Django
2. FAQ: Базы данных и модели | Django документация | Django
3. Оптимизация доступа к базе данных | Django документация | Django
4. Мониторинг Django производительности с помощью Datadog | Datadog
5. logging — Ведение журнала для Python | Python 3.9.5 документация