思路
1.优化django代码写法，采用高效的写法
2.设计合理的字段，查询时省内存的，存储时省空间
3.设计mysql的索引，虽django的orm创建表时候，会根据primary_key设置索引，但对于复合条件的查询，还是需要根据业务再设计索引。
django代码
- queryset是懒加载，避免多次查询数据库，使用select_related 或者 prefetch_related, 它们的区别是这两个方法目的是一样的，但是实现策略有所不同。select_related 执行了一个 sql join 查询。prefetch_related 执行一个单独的查找，它允许预先读取多对多和多对一的对象数据，这是 select_related 做不到的。另外 perfetch_related 也可以与通用外键和关系一起使用
Class Blog(models.Model):
title = models.CharField(max_length=32)
description = models.CharField(max_length=255)
author = models.ForeignKey(Author)
Class Author(models.Model):
name = models.CharField(max_length=32)
email = models.EmailField(unique=True)
city = models.CharField(max_length=32)
# 访问一次数据库
blog = Blog.objects.get(id=124)
# 再次访问数据库
author = blog.author
改进：
# 访问数据库
blog = Blog.objects.select_related('author').get(id=124)
# 这里不会再次访问数据库，在之前的查询中已经取到了对应的数据
author = blog.author
mysql 索引
1．索引作用
在索引列上，除了上面提到的有序查找之外，数据库利用各种各样的快速定位技术，能够大大提高查询效率。特别是当数据量非常大，查询涉及多个表时，使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍。
例如，有3个未索引的表t1、t2、t3，分别只包含列c1、c2、c3，每个表分别含有1000行数据组成，指为1～1000的数值，查找对应值相等行的查询如下所示。
SELECT c1,c2,c3 FROM t1,t2,t3 WHERE c1=c2 AND c1=c3
此查询结果应该为1000行，每行包含3个相等的值。在无索引的情况下处理此查询，必须寻找3个表所有的组合，以便得出与WHERE子句相配的那些行。而可能的组合数目为1000×1000×1000（十亿），显然查询将会非常慢。
如果对每个表进行索引，就能极大地加速查询进程。利用索引的查询处理如下。
（1）从表t1中选择第一行，查看此行所包含的数据。
（2）使用表t2上的索引，直接定位t2中与t1的值匹配的行。类似，利用表t3上的索引，直接定位t3中与来自t1的值匹配的行。
（3）扫描表t1的下一行并重复前面的过程，直到遍历t1中所有的行。
在此情形下，仍然对表t1执行了一个完全扫描，但能够在表t2和t3上进行索引查找直接取出这些表中的行，比未用索引时要快一百万倍。
利用索引，MySQL加速了WHERE子句满足条件行的搜索，而在多表连接查询时，在执行连接时加快了与其他表中的行匹配的速度。
- 创建索引
在执行CREATE TABLE语句时可以创建索引，也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来为表增加索引。
1．ALTER TABLE
ALTER TABLE用来创建普通索引、UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引。
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list)
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column_list)
ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (column_list)
其中table_name是要增加索引的表名，column_list指出对哪些列进行索引，多列时各列之间用逗号分隔。索引名index_name可选，缺省时，MySQL将根据第一个索引列赋一个名称。另外，ALTER TABLE允许在单个语句中更改多个表，因此可以在同时创建多个索引。
2．CREATE INDEX
CREATE INDEX可对表增加普通索引或UNIQUE索引。
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list)
CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column_list)
table_name、index_name和column_list具有与ALTER TABLE语句中相同的含义，索引名不可选。另外，不能用CREATE INDEX语句创建PRIMARY KEY索引。
3．索引类型
在创建索引时，可以规定索引能否包含重复值。如果不包含，则索引应该创建为PRIMARY KEY或UNIQUE索引。对于单列惟一性索引，这保证单列不包含重复的值。对于多列惟一性索引，保证多个值的组合不重复。
PRIMARY KEY索引和UNIQUE索引非常类似。事实上，PRIMARY KEY索引仅是一个具有名称PRIMARY的UNIQUE索引。这表示一个表只能包含一个PRIMARY KEY，因为一个表中不可能具有两个同名的索引。
下面的SQL语句对students表在sid上添加PRIMARY KEY索引。
ALTER TABLE students ADD PRIMARY KEY (sid)
- 删除索引
可利用ALTER TABLE或DROP INDEX语句来删除索引。类似于CREATE INDEX语句，DROP INDEX可以在ALTER TABLE内部作为一条语句处理，语法如下。
DROP INDEX index_name ON talbe_name
ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name
ALTER TABLE table_name DROP PRIMARY KEY
其中，前两条语句是等价的，删除掉table_name中的索引index_name。
第3条语句只在删除PRIMARY KEY索引时使用，因为一个表只可能有一个PRIMARY KEY索引，因此不需要指定索引名。如果没有创建PRIMARY KEY索引，但表具有一个或多个UNIQUE索引，则MySQL将删除第一个UNIQUE索引。
如果从表中删除了某列，则索引会受到影响。对于多列组合的索引，如果删除其中的某列，则该列也会从索引中删除。如果删除组成索引的所有列，则整个索引将被删除。
5．查看索引
mysql> show index from tblname;
mysql> show keys from tblname;
· Table
表的名称。
· Non_unique
如果索引不能包括重复词，则为0。如果可以，则为1。
· Key_name
索引的名称。
· Seq_in_index
索引中的列序列号，从1开始。
· Column_name
列名称。
· Collation
列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类）。
· Cardinality
索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数，所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL使用该索引的机会就越大。
· Sub_part
如果列只是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引，则为NULL。
· Packed
指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为NULL。
· Null
如果列含有NULL，则含有YES。如果没有，则该列含有NO。
· Index_type
用过的索引方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）。
· Comment
写得不错的：
http://blog.csdn.net/ahri_j/article/details/73610365
https://changchen.me/blog/20170503/django-performance-and-optimisation/
