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commit
c1acadbf3d
@ -109,7 +109,7 @@ for user in richest.select_related("customer")[:100]:
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Le code ci-dessus effectue une seule requête.
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Le code ci-dessus effectue une seule requête.
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Chaque fois qu'on veut accéder à `customer`, c'est bon,
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Chaque fois qu'on veut accéder à `customer`, c'est bon,
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ça a déjà été récupéré à travers le `annotate`.
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ça a déjà été récupéré à travers le `select_related`.
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### `prefetch_related`
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### `prefetch_related`
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@ -278,3 +278,133 @@ l'information dont nous avons besoin.
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Et de notre côté, nous n'aurons pas à faire de traitement en plus.
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Et de notre côté, nous n'aurons pas à faire de traitement en plus.
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## Benchmark
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### Ce qu'il faut mesurer
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Quand on parle d'interaction avec une base de données,
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la question de la performance est cruciale.
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Et quand on parle de performance, on en vient
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forcément à parler d'optimisation.
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Or, pour optimiser, il faut savoir quoi optimiser.
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C'est-à-dire qu'il nous faut un benchmark pour
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étudier les performances réelles de notre code.
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En ce qui concerne des requêtes à une base de données,
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deux aspects sont étudiables :
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- le nombre de requêtes qu'une vue ou une fonction
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effectue pour son fonctionnement.
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- le temps d'exécution individuel des requêtes les plus longues.
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Le premier aspect est celui qui nous intéresse le plus,
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puisqu'il est relié au problème le plus fréquent
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et le plus facile à mesurer.
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Le second aspect, au contraire, est bien moins fréquent
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(dans 99% des cas, une requête complexe prendra
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moins de temps que deux requêtes, même simples)
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et bien plus dur à mesurer (il faut réussir à faire des mesures fiables,
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dans un environnement proche de celui de la prod, avec les données de la prod).
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Nous considérerons donc que dans la quasi-totalité des cas,
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le problème vient du nombre de requêtes, pas du temps d'exécution
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d'une requête en particulier.
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Partez du principe que moins vous faites de requêtes, mieux c'est,
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sans prêter attention au temps d'exécution des requêtes.
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Pour quantifier de manière fiables les requêtes effectuées,
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il y a quelques outils.
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### `django-debug-toolbar`
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La `django-debug-toolbar` est une interface disponible
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sur toutes les pages quand vous êtes en mode debug.
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Elle s'affiche à droite et vous permet de voir toutes sortes
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d'informations, parmi lesquelles le nombre de requêtes effectuées.
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Cette interface est très pratique, puisqu'elle va plus loin
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que simplement compter les requêtes,
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elle vous donne également le SQL qui a été utilisé,
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l'endroit du code, avec fichier et numéro de ligne,
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où cette requête a été faite et, encore mieux,
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elle vous indique quelles requêtes semblent dupliquées.
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Quand `django-debug-toolbar` vous indique qu'une requête
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a été dupliquée quatre fois, cinq fois, ou même deux cent fois
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(le chiffre peut sembler énorme, mais c'est déjà arrivé),
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vous pouvez être sûr qu'il y a là quelque chose à optimiser.
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!!!warning
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Le widget de `django-debug-toolbar` ne s'affiche
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que sur les pages html.
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Si vous voulez étudier autre chose,
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comme une simple fonction,
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ou bien comme une vue retournant du JSON,
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vous n'aurez donc pas `django-debug-toolbar`.
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### `connection.queries`
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Quand vous voulez examiner les requêtes d'un bout de code
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en particulier, Django met à disposition un mécanisme
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permettant d'examiner toutes les requêtes qui sont faites :
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`connection.queries`
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C'est un historique de toutes les requêtes effectuées,
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qui est assez simple à utiliser :
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```python
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from django.db import connection
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from core.models import User
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print(len(connection.queries)) # 0
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nb_users = User.objects.count()
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print(len(connection.queries)) # 1
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print(connection.queries) # affiche toutes les requêtes effectuées
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```
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### `assertNumQueries`
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Quand on a mis en place une fonctionnalité,
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ou qu'on en a amélioré les performances,
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on veut absolument éviter la régression.
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Or, une régression ne se manifeste pas forcément
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dans l'apparition d'un bug : ça peut aussi
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être une augmentation du temps d'exécution, possiblement
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causé par une augmentation du nombre de requêtes.
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C'est pour ça que django met à disposition un moyen
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de tester automatiquement le nombre de requêtes :
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`assertNumQueries`.
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Il s'agit d'un gestionnaire de contexte accessible
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dans les tests, qui teste le nombre de requêtes
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effectuées en son sein.
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Par exemple :
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```python
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from django.test import TestCase
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from django.shortcuts import reverse
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class FooTest(TestCase):
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def test_nb_queries(self):
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"""Test that the number of db queries is stable."""
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with self.assertNumQueries(6):
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self.client.get(reverse("foo:bar"))
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```
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Si l'exécution de la route nécessite plus ou moins de six requêtes,
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alors le test échoue.
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S'il y a eu moins que le nombre de requête attendu, alors tant
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mieux, modifiez le test pour coller au nouveau nombre
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(sous réserve que tous les autres tests passent, bien sûr).
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Si par contre il y a eu plus, alors désolé, vous avez sans doute
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introduit une régression.
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