如何查看Django ORM执行的SQL语句

Django ORM对数据库操作的封装相当完善,日常大部分数据库操作都可以通过ORM实现。但django将查询过程隐藏在了后台,这在开发时可能会略显晦涩,并且使用方式不当还会造成开销过大。

那么如何查看django何时执行了什么sql语句呢?答案是使用Logging。

先直接上方法,在settings.py中加入LOGGING选项,调整logging等级为DEBUG即可:

LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'formatters': {
        'simple': {
            'format': '[%(asctime)s] %(message)s'
        },
    },
    'handlers': {
        'console': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.StreamHandler',
            'formatter': 'simple'
        },
    },
    'loggers': {
        'django': {
            'handlers': ['console'],
            'level': 'DEBUG',
        },
    },
}

然后启动runserver,浏览需要访问数据库的页面,在shell中即可看见相关日志,如下:

[2018-04-21 21:09:14,676] (0.002) SELECT `blog_article`.`id`, `blog_article`.`title`, `blog_article`.`cover`, `blog_article`.`content`, `blog_article`.`pub_date`, `blog_article`.`category_id`, `blog_article`.`views`, `blog_category`.`id`, `blog_category`.`name` FROM `blog_article` INNER JOIN `blog_category` ON (`blog_article`.`category_id` = `blog_category`.`id`) WHERE `blog_article`.`pub_date` < '2018-04-21 13:09:14.601856' ORDER BY `blog_article`.`pub_date` DESC LIMIT 10; args=('2018-04-21 13:09:14.601856',)
[2018-04-21 21:09:14,678] (0.000) SELECT (`blog_article_topics`.`article_id`) AS `_prefetch_related_val_article_id`, `blog_topic`.`id`, `blog_topic`.`name`, `blog_topic`.`number` FROM `blog_topic` INNER JOIN `blog_article_topics` ON (`blog_topic`.`id` = `blog_article_topics`.`topic_id`) WHERE `blog_article_topics`.`article_id` IN (3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12) ORDER BY `blog_topic`.`number` ASC; args=(3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12)
[2018-04-21 21:09:14,708] "GET / HTTP/1.1" 200 22325

上面打印出的日志是我的博客首页获取前十篇文章时所执行的部分SQL语句,其对应的QuerySet为

Article.objects.filter(pub_date__lt=timezone.now())[:10] \
.defer('author', 'category__number') \
.select_related('category') \
.prefetch_related('topics')

通过Logging不仅可以查看SQL语句,还可以由此知道django何时执行了SQL。在某些情况下我们可以通过这种方式判断,后台是否重复执行了SQL语句,便于指导数据库访问优化。

Django使用Python的内建的logging模块执行系统日志记录。

原文链接
本文首发于BigYoung小站

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 161,780评论 4 369
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 68,424评论 1 305
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 111,397评论 0 254
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 44,576评论 0 218
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,997评论 3 295
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,945评论 1 224
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 32,107评论 2 317
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,850评论 0 208
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,625评论 1 250
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,804评论 2 253
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,285评论 1 265
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,613评论 3 261
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,291评论 3 242
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,164评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,963评论 0 201
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 36,096评论 2 285
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,886评论 2 278

推荐阅读更多精彩内容