Optymalizacja aplikacji Django to temat, który prędzej czy później dotyka każdej produkcyjnej aplikacji. Początkowo wszystko działa szybko, ale wraz ze wzrostem liczby użytkowników, danych i logiki biznesowej pojawiają się wąskie gardła.
Ten przewodnik powstał na bazie realnych problemów produkcyjnych, audytów kodu i doświadczeń z aplikacjami obsługującymi setki tysięcy requestów dziennie.
Jak myśleć o optymalizacji Django
Najczęstszy błąd to optymalizowanie „na ślepo”. Django jest frameworkiem wysokiego poziomu i wiele problemów wydajnościowych wynika nie z jego ograniczeń, ale z błędnych decyzji architektonicznych.
Zanim dotkniesz kodu, odpowiedz sobie na trzy pytania:
- gdzie dokładnie tracony jest czas,
- czy problem dotyczy CPU, bazy danych czy I/O,
- czy problem jest stały, czy zależny od danych.
Rule of thumb: nie optymalizuj niczego, czego nie zmierzyłeś.
Profilowanie aplikacji
Bez profilowania każda optymalizacja jest zgadywaniem.
Najczęściej używane narzędzia:
- Django Debug Toolbar (lokalnie),
- django-silk lub django-debug-toolbar na stagingu,
- logowanie czasu zapytań SQL,
- APM (New Relic, Datadog, Sentry Performance).
Na tym etapie interesują Cię:
- liczba zapytań SQL na request,
- czas pojedynczych zapytań,
- czas serializacji danych,
- czas renderowania widoków.
Optymalizacja ORM i zapytań SQL
ORM Django jest potężny, ale bardzo łatwo go nadużyć.
Eliminacja problemu N+1
Najczęstszy grzech w aplikacjach Django.
Typowe objawy:
- pętla po obiektach,
- każde odwołanie do relacji generuje osobne zapytanie.
Rozwiązania:
select_related()dla relacji FK i OneToOne,prefetch_related()dla ManyToMany i reverse FK,Prefetchz custom querysetem dla ciężkich relacji.
Recommendation:
- traktuj każde zapytanie w pętli jako bug wydajnościowy.
Ograniczanie pobieranych danych
Domyślne Model.objects.all() to często za dużo.
Techniki:
only()idefer()dla dużych modeli,- jawne listy pól w serializerach,
- osobne modele read-only dla list i widoków.
Im mniej danych przenosisz:
- tym szybsza serializacja,
- tym mniejsze zużycie pamięci,
- tym niższe opóźnienia.
Indeksy w bazie danych
Brak indeksów to cichy zabójca wydajności.
Zwróć uwagę na:
- pola używane w
filter(), - pola sortowane (
order_by), - pola używane w joinach.
Decision block:
- jeśli zapytanie wykonuje się częściej niż kilka razy na sekundę → indeks
- jeśli tabela ma ponad 100 000 rekordów → audyt indeksów obowiązkowy
Cache jako element architektury
Cache nie jest dodatkiem. To część architektury.
Cache na poziomie widoków
Dobre dla:
- publicznych endpointów,
- danych rzadko zmieniających się,
- dashboardów i raportów.
Narzędzia:
cache_page,- reverse proxy (Varnish, CDN).
Cache na poziomie danych
Najczęściej używany i najbardziej elastyczny.
Przykłady:
- cache wyników zapytań,
- cache agregacji,
- cache kosztownych obliczeń.
Good practice:
- cache key zależny od parametrów biznesowych,
- krótki TTL + manualna invalidacja,
- Redis jako standard produkcyjny.
Optymalizacja API i serializacji
API często staje się wąskim gardłem szybciej niż sama baza.
Problemy:
- zbyt głęboka serializacja,
- serializery „wszystkomające”,
- brak paginacji.
Rozwiązania:
- osobne serializery dla list i detali,
SerializerMethodFieldtylko tam, gdzie to konieczne,- paginacja zawsze, nawet „na razie”.
Recommendation:
- jeśli endpoint zwraca listę bez paginacji → traktuj to jako bug.
Asynchroniczność i zadania w tle
Nie wszystko musi dziać się w request-response cycle.
Typowe kandydaty do async:
- wysyłka maili,
- generowanie raportów,
- integracje z zewnętrznymi API,
- ciężkie walidacje.
Stack:
- Celery + Redis / RabbitMQ,
- Django Q,
- taski idempotentne i retry-friendly.
Architektura aplikacji a performance
Performance bardzo często przegrywa z „ładnym kodem”.
Częste problemy:
- zbyt gruba warstwa modeli,
- logika biznesowa w serializerach,
- brak separacji read/write.
Dobre praktyki:
- serwisy aplikacyjne,
- CQRS w większych systemach,
- read models pod konkretne use case’y.
Skalowanie Django
Django skaluje się dobrze, jeśli mu na to pozwolisz.
Elementy krytyczne:
- stateless backend,
- shared cache,
- shared storage (S3, GCS),
- load balancer.
Decision block:
- więcej użytkowników → skalowanie horyzontalne
- cięższe zapytania → optymalizacja danych, nie serwerów
Kiedy Django przestaje wystarczać
Rzadko, ale się zdarza.
Sygnały ostrzegawcze:
- ekstremalne wymagania latency (poniżej 50 ms),
- bardzo duże wolumeny real-time,
- intensywne przetwarzanie CPU.
Wtedy:
- wydziel krytyczne komponenty,
- rozważ mikroserwisy tylko tam, gdzie to uzasadnione,
- zostaw Django jako core biznesowy.
Podsumowanie
Optymalizacja Django to proces, nie jednorazowe zadanie.
Najważniejsze zasady:
- mierz zanim optymalizujesz,
- ORM to narzędzie, nie magia,
- cache to fundament, nie dodatek,
- architektura wygrywa z mikrooptymalizacjami.
Dobrze zaprojektowana aplikacja Django jest w stanie obsługiwać bardzo duże systemy bez potrzeby zmiany technologii.