Django クエリの最適化とパフォーマンス向上について

## はじめに

DjangoのORM（Object-Relational Mapping）は、データベースとのやり取りを簡単にしてくれる強力なツールですが、適切に設計・運用しないとパフォーマンスの低下を招くことがあります。本記事では、Django ORM関連を個人的にまとめたものです。

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## 1. `select_related()` と `prefetch_related()` の使い分け

Djangoでは、関連するモデルのデータを取得する際に `select_related()` と `prefetch_related()` を適切に使うことで、N+1問題を回避できます。

### `select_related()`（JOINを利用）

`ForeignKey` や `OneToOneField` のような1対1または多対1のリレーションでは、`select_related()` を使用してデータを一括取得できます。

**例:**
```python
class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)

class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=200)
    author = models.ForeignKey(Author, on_delete=models.CASCADE)

# クエリの最適化
books = Book.objects.select_related('author').all()
for book in books:
    print(book.title, book.author.name)  # 1回のクエリで済む
```

### `prefetch_related()`（別クエリで取得）

`ManyToManyField` や `reverse ForeignKey` では、`prefetch_related()` を使用すると、クエリ回数を減らしつつ効率的にデータを取得できます。

**例:**
```python
class Tag(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=50)

class Post(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=200)
    tags = models.ManyToManyField(Tag)

# クエリの最適化
posts = Post.objects.prefetch_related('tags').all()
for post in posts:
    print(post.title, [tag.name for tag in post.tags.all()])  # 効率的にデータ取得
```

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## 2. `values()` や `only()` を活用して不要なデータを除外

テーブルの全フィールドを取得すると、不要なデータの転送コストが増えるため、必要なフィールドのみ取得するのが望ましいです。

### `values()` を活用（辞書型でデータを取得）

**例:**
```python
books = Book.objects.values('title', 'author__name')
```
これにより、オブジェクトではなく辞書型でデータを取得でき、メモリ使用量が抑えられます。

### `only()` を活用（不要なフィールドの取得を制限）

**例:**
```python
books = Book.objects.only('title', 'author')
```
これにより、不要なフィールドを除外し、データベースからの転送コストを削減できます。

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## 3. `F()` オブジェクトを活用したデータベース側での計算

Python側でデータを取得して計算すると無駄な処理が増えるため、可能な限りデータベース側で計算処理を行うのが望ましいです。

**例:**
```python
from django.db.models import F

# 価格を10%増加させる
Book.objects.update(price=F('price') * 1.1)
```
このように `F()` を使うことで、Python側でループ処理を回さずにデータベースで計算を実行できます。

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## 4. `Q()` オブジェクトを活用した複雑な条件検索

複数の条件を組み合わせる際に、`Q()` を利用すると効率的なクエリを記述できます。

**例:**
```python
from django.db.models import Q

books = Book.objects.filter(Q(price__gte=1000) & Q(author__name__icontains='John'))
```
これにより、`OR` 条件や `AND` 条件を柔軟に組み合わせることができます。

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## 5. クエリのキャッシュ戦略

同じクエリを何度も実行するとパフォーマンスが低下するため、適切にキャッシュを活用するのが重要です。

### `django-cacheops` を活用したクエリキャッシュ

**インストール:**
```sh
pip install django-cacheops
```

**設定:**
```python
CACHEOPS = {
    'myapp.book': {'ops': 'all', 'timeout': 60*15},  # 15分間キャッシュ
}
```
これにより、頻繁にアクセスされるデータをキャッシュし、データベースの負荷を軽減できます。

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## 6. バルク処理の活用

データを一括更新・挿入する場合、ループ処理ではなくバルク処理を利用すると、パフォーマンスが向上します。

### `bulk_create()` を利用した一括挿入

**例:**
```python
books = [Book(title=f'Book {i}', price=1000) for i in range(1000)]
Book.objects.bulk_create(books)
```
通常の `.save()` を使うと1000回のクエリが実行されますが、`bulk_create()` を使うと1回のクエリで済みます。

### `bulk_update()` を利用した一括更新

**例:**
```python
books = Book.objects.all()
for book in books:
    book.price += 500
Book.objects.bulk_update(books, ['price'])
```
これにより、`price` フィールドの更新が1回のクエリで完了します。

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## まとめ

Django ORMのクエリ最適化には、いくつかのポイントがあります。

- **`select_related()` / `prefetch_related()` の適切な使い分け**（N+1問題の回避）  
-  **`values()` や `only()` で不要なデータを除外**  
-  **`F()` オブジェクトを使ってデータベース側で計算を実行**  
-  **`Q()` オブジェクトで複雑な条件を効率的に検索**  
-  **クエリキャッシュを適用してパフォーマンスを向上**  
-  **バルク処理を活用してデータの一括更新・挿入を最適化**