From 9ab45179bce8087483912833a8913d6a5655ccda Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: muqiuhan
Date: Wed, 2 Apr 2025 08:53:11 +0000
Subject: deploy: df2dc4b691a4a9b67ae92319ef5a38f1b73eb4a2
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index 13ae68b5..c81be945 100644
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Graph reduction machine
https://www.zhihu.com/question/54834531/answer/144213668
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+ Technique
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+ N+1 selects problem 与 Prisma ORM
+ /2025/04/02/N-1-selects-problem-%E4%B8%8E-Prisma-ORM/
+ N+1 查询问题是指在通过 ORM 查询数据时,执行了一次 初始查询来获取父对象列表(这 1 次查询),然后为列表中的每一个 父对象都单独执行了一次额外的查询来获取其关联的子对象(这 N 次查询)。最终导致总共执行了 1 + N 次数据库查询,其中 N 是初始查询返回的父对象的数量。
+举个例子:
+假设有两个数据库模型:User(用户)和 Post(帖子),一个用户可以有多篇帖子(一对多关系)。
+现在,需要获取前 10 个用户以及他们各自的所有帖子。
+一种有问题 的 ORM 实现(或不当的使用方式)可能会这样执行:
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+第一次查询 (The “1”) : 获取前 10 个用户。SELECT * FROM User LIMIT 10 ;
+接下来的 N (=10) 次查询 (The “N”) : 对于上一步获取到的每一个用户,单独执行一次查询来获取该用户的帖子。SELECT * FROM Post WHERE authorId = 1 ;SELECT * FROM Post WHERE authorId = 2 ;SELECT * FROM Post WHERE authorId = 3 ;SELECT * FROM Post WHERE authorId = 10 ;
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+在这个场景下,总共执行了 1 + 10 = 11 次数据库查询。如果 N 的值很大(比如获取 1000 个用户),就会产生 1001 次查询,这对数据库造成巨大的、不必要的压力,并显著增加应用程序的响应时间。每一次数据库交互都有网络延迟和数据库处理的开销,N+1 次查询会将这些开销放大 N 倍。
+N+1 问题通常源于 ORM 处理关联数据的方式,特别是与“懒加载”(Lazy Loading)相关的策略。懒加载是指只有在显式访问关联属性时,ORM 才会去数据库加载这些数据。虽然这在某些情况下可以避免加载不需要的数据,但如果在循环中访问关联属性,就很容易触发 N+1 问题。
+然而,问题的根源在于没有有效地预先加载(或批量加载)所需的关联数据 。即使不使用严格意义上的懒加载,如果 ORM 在处理关联查询时不够智能,采用了逐个获取关联对象的策略,同样会产生 N+1 查询。
+在 Prisma 出现之前或在其他 ORM 中,解决 N+1 问题常见的方法包括:
+
+预先加载(Eager Loading) : 在执行初始查询时,就明确指示 ORM 同时将关联数据也查询出来。这通常通过 SQL 的 JOIN 操作实现。例如,一次性查询出用户和他们的帖子。虽然这减少了查询次数,但复杂的 JOIN 可能会导致查询本身变得庞大和低效,并可能返回冗余数据。
+批量加载(Batch Loading) : 先执行初始查询获取父对象列表,然后收集所有父对象的 ID,在第二次查询中使用 WHERE IN (...) 子句一次性加载所有相关的子对象。这种方式通常需要两次查询,但避免了 N 次单独的查询。
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+Prisma ORM 在设计上就考虑了 N+1 问题,并提供了一种既方便开发者又高效的解决方案。当使用 Prisma Client 查询数据并需要包含关联模型时,Prisma 会自动优化查询,避免产生 N+1 查询 ,主要通过关系查询(Relation Queries) 中的 include 选项或嵌套读取(nested reads)来实现这一点:
+假设想获取所有用户及其发布的帖子,使用 Prisma Client,可以这样写:
+import { PrismaClient } from '@prisma/client' const prisma = new PrismaClient ()async function getUsersWithPosts ( ) { const usersWithPosts = await prisma.user .findMany ({ include : { posts : true , }, }) console .log (usersWithPosts) } getUsersWithPosts () .catch ((e ) => { throw e }) .finally (async () => { await prisma.$disconnect() })
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+当执行上述查询时,Prisma 不会 生成 N+1 个 SQL 查询。而是首先会分析请求,并将其转化为数量非常有限的高效 SQL 查询。对于上面这个一对多关系的 include 查询,Prisma 通常会执行以下两步 (类似于批量加载策略):
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+查询父模型 : 获取所有 User 记录。SELECT "public"."User"."id", "public"."User"."name", FROM "public"."User" WHERE 1 = 1
+查询关联的子模型 : 使用上一步获取到的所有用户 id,通过 WHERE IN (...) 子句一次性查询所有相关的 Post 记录。SELECT "public"."Post"."id", "public"."Post"."title", "public"."Post"."authorId", FROM "public"."Post" WHERE "public"."Post"."authorId" IN ($1 , $2 , $3 , ...)
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+Prisma Client 在内存中将这两次查询的结果高效地组合起来,最终返回嵌套的、符合 TypeScript 类型的数据。
+Refs.
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Technique
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二零二二年十月一日
/2022/10/01/%E4%BA%8C%E9%9B%B6%E4%BA%8C%E4%BA%8C%E5%B9%B4%E5%8D%81%E6%9C%88%E4%B8%80%E6%97%A5/
巨大而又空洞的表达欲,失语后渴望把自己潦草在这个时代里。
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+ 二零二零年十二月九日
+ /2020/12/09/%E4%BA%8C%E9%9B%B6%E4%BA%8C%E9%9B%B6%E5%B9%B4%E5%8D%81%E4%BA%8C%E6%9C%88%E4%B9%9D%E6%97%A5/
+ 我们走在朝阳的洪流上, 一步一个脚印, 踏散阳光, 向南是北。
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+ 二零二零年十二月二十六日
+ /2020/12/26/%E4%BA%8C%E9%9B%B6%E4%BA%8C%E9%9B%B6%E5%B9%B4%E5%8D%81%E4%BA%8C%E6%9C%88%E4%BA%8C%E5%8D%81%E5%85%AD%E6%97%A5/
+ 我被包裹在吊床中,两颗香樟树支撑着它,仲夏的热浪砸在粗壮的香樟树上,叶子一屈,抱住了热浪,可随即而来的是不知从哪浇来的阳光,叶子承受不住这样的力量,被砸的孔洞百出,砸的香气落满树下的人间。
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- 二零二零年十二月九日
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- 我们走在朝阳的洪流上, 一步一个脚印, 踏散阳光, 向南是北。
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- 我被包裹在吊床中,两颗香樟树支撑着它,仲夏的热浪砸在粗壮的香樟树上,叶子一屈,抱住了热浪,可随即而来的是不知从哪浇来的阳光,叶子承受不住这样的力量,被砸的孔洞百出,砸的香气落满树下的人间。
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