1. 异步支持： Django 4.0 引入了对异步视图和中间件的原生支持。使用异步视图和异步 ORM 查询可以提高并发性能。在需要处理大量并发请求时，考虑使用异步视图和异步数据库查询。
# 异步视图例子
from django.http import JsonResponse
async def async_view(request):
data = await MyModel.objects.all().values()
return JsonResponse({'data': data})
2. 查询优化： 了解 Django ORM 的查询优化技巧。使用 select_related 或 prefetch_related 来减少数据库查询次数，避免 N+1 查询问题。
# 使用 select_related 进行查询优化
my_objects = MyModel.objects.select_related('related_model')
# 使用 prefetch_related 进行查询优化
my_objects = MyModel.objects.prefetch_related('related_set')
3. 索引和数据库设计： 确保数据库表的设计良好，适当地添加索引以加速查询。使用 Django 的迁移工具来更新数据库模型。
4. 数据库连接池： 如果你使用的是支持异步的数据库，考虑使用数据库连接池，以避免在每次请求时重新创建数据库连接。例如，对于 PostgreSQL，可以使用 aiopg 库。
# 使用 aiopg 示例
import aiopg
async def my_async_view(request):
async with aiopg.create_pool(dsn) as pool:
async with pool.acquire() as conn:
async with conn.cursor() as cur:
await cur.execute("SELECT 1")
ret = await cur.fetchone()
return HttpResponse(f"Result: {ret}")
5. 缓存： 使用缓存来存储常用查询的结果，以减轻数据库负担。Django 提供了内置的缓存框架，可以方便地与数据库查询结合使用。
from django.core.cache import cache
def get_data():
data = cache.get('my_data')
if not data:
data = MyModel.objects.all().values()
cache.set('my_data', data, timeout=3600) # 设置缓存过期时间
return data
6. 数据库分区： 如果数据库表非常庞大，考虑使用数据库分区来优化查询性能。这可以通过一些数据库引擎支持的手段来实现。
请注意，具体的优化策略会根据你的应用和数据库的具体情况而有所不同，建议根据实际需求和性能测试结果进行调整。
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