django 按年月统计文章的数量sql语句优化 速度提高30倍

使用Django Debug Toolbar发现统计不同年月之间发布的文章数量这句sql语句非常耗时，需要将近2100ms,于是决定优化其sql。从代码可以知道，老版代码提取article表所有的数据，在数据量过小时，sql语句速度不是太大问题。一旦数据量过大，性能将极速下降，因为用的很多不必要的字段。

源代码：

articles?=?Article.objects.all()
year_month?=?set()??#?设置集合，无重复元素
for?a?in?articles:
????year_month.add((a.pub_date.year,?a.pub_date.month))??#?把每篇文章的年、月以元组形式添加到集合中
counter?=?{}.fromkeys(year_month,?0)??#?以元组作为key，初始化字典

for?a?in?articles:
????counter[(a.pub_date.year,?a.pub_date.month)]?+=?1??#?按年月统计文章数目

year_month_number?=?[]??#?初始化列表
for?key?in?counter:
????year_month_number.append([key[0],?key[1],?counter[key]])??#?把字典转化为（年，月，数目）元组为元素的列表
year_month_number.sort(reverse=True)??#?排序

优化后代码：

利用mysql中ExtractYear，ExtractMonth

from?django.db.models.functions?import?ExtractYear,?ExtractMonth
from?django.db.models?import?Count

count_dict?=?Article.objects.annotate(year=ExtractYear('pub_date'),?month=ExtractMonth('pub_date'))?
????.values('year',?'month').order_by('year',?'month').annotate(count=Count('id'))
"""
count_dict?数据样例
<QuerySet?[{'year':?2018,?'month':?7,?'count':?3},?{'year':?2019,?'month':?5,?'count':?7},?'month':?6,?'count':?161}]>

"""
year_month_number?=?[]??#?初始化列表
for?key?in?count_dict:
????year_month_number.append([key['year'],?key['month'],?key['count']])??#?把字典转化为（年，月，数目）元组为元素的列表
year_month_number.sort(reverse=True)??#?排序

sql语句：

SELECT?EXTRACT(MONTH?FROM?`article`.`pub_date`)?AS?`month`,???????EXTRACT(YEAR?FROM?`article`.`pub_date`)?AS?`year`,???????COUNT(`article`.`id`)?AS?`count`
??FROM?`article`
?GROUP?BY?EXTRACT(MONTH?FROM?`article`.`pub_date`),???????EXTRACT(YEAR?FROM?`article`.`pub_date`)
?ORDER?BY?`year`?ASC,?`month`?ASC

（编辑：李大同）

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