本文主要提供了 Django 字段、查询方面的优化建议，同时还介绍了一个 Django-silk 性能分析工具。希望对你开发高性能的 Django 工程有所帮助。 1. DBA 的建议 1.1 表字段设计 避免出现 null 值，null 值难以查询优化且占用额外的索引空间 尽量使用 INT 而非 BIGINT，尽可能准确描述字段 使用枚

1. 碰到的问题 前端请求量大，并发高，访问速度慢，瓶颈主要表现在： 单表大 单库大 网络 IO 慢 磁盘 IO 慢 网络、磁盘 IO 优化，主要依靠硬件升级。理论上，数据库对单库、单表的大小没有限制，但是过大的单库、单表会导致更多的请求落到单机上，给 IO 造成压力。 理想情况是

在需求逐步确认的过程中，系统的 DB 模型也逐步确认。有时使用，MySQL Workbench 这类工具绘制 E-R 图，然后生成 MySQL 数据库表，这时就需要反向生成 Django Models；有时直接写 Django Models ，但是又需要查看 E-R 图。本文主要解决上面两个需求，实现 Django Models 与 E-R 图之间的转换。 1. 生成 model 的

通过一个内嵌类“class Meta”给model定义元数据，类似下面这样： 1 2 3 4 class Foo(models.Model): bar = models.CharField(max_length=30) class Meta: #...... Model元数据就是：不是一个字段的任何数据 比如排序选项，admin选项等等。 下面是所有可能用到的 Meta 选项。没有一个选项是必需的。 是否添加 class Meta 到