python - 如何加速 SQLAlchemy 中的混合属性查询？

Question

在涉及关系的 SQLALchemy 中，是否有加快查询混合属性的好方法？我有以下两个表:

class Child(Base):
     __tablename__ = 'Child'
     id = Column(Integer, primary_key=True) 
     is_boy = Column(Boolean, default=False)
     parent_id = Column(Integer, ForeignKey('Parent.id'))


class Parent(Base):
     __tablename__ = 'Parent'
     id = Column(Integer, primary_key=True) 
     children = relationship("Child", backref="parent")

     @hybrid_property
     def children_count(self):
         return self.children_count.count()

     @children_count.expression
     def children_count(cls):
         return (select([func.count(Children.id)]).
            where(Children.parent_id == cls.id).
            label("children_count")
            )

当我跨 50,000 行查询 Parent.children_count 时(每个 parent 平均有大约 2 个 child )，速度非常慢。是否有通过索引或其他方式加快这些查询速度的好方法？

Answer 1

默认情况下，PostgreSQL 不会在外键上创建索引。

所以我要做的第一件事是添加一个索引，SQLAlchemy 使它变得非常简单:

parent_id = Column(Integer, ForeignKey('Parent.id'), index=True)

考虑到您当前数据集的大小，这可能会导致足够快的检索时间——试试看。请务必连续尝试查询几次以预热 PostgreSQL 缓存。

对于更大的数据集，或者如果查询仍然不够快，您可以考虑预先计算计数并缓存它们...缓存的多种方法，最简单的 hack 可能是抛出一个额外的列在您的 Parent 表中，并确保每当添加新的 child 时您都编写应用程序逻辑来增加计数。这样有点hacky。另一种选择是在 Redis/memcache 中缓存计数，或者甚至使用物化 View (如果计数偶尔会过时几分钟也没关系，这是一个很好的解决方案)。