阅读博客http://blog.jobbole.com/74881/的笔记

在数据库有外键的时候,使用select_related()和prefetch_related()可以很好的减少数据库请求的次数,从而提高性能.

下面是数据库设计图

models.py如下:

from django.db import models

class Province(models.Model):
name = models.CharField(max_length=10)
def __unicode__(self):
return self.name class City(models.Model):
name = models.CharField(max_length=5)
province = models.ForeignKey(Province)
def __unicode__(self):
return self.name class Person(models.Model):
firstname = models.CharField(max_length=10)
lastname = models.CharField(max_length=10)
visitation = models.ManyToManyField(City, related_name = "visitor")
hometown = models.ForeignKey(City, related_name = "birth")
living = models.ForeignKey(City, related_name = "citizen")
def __unicode__(self):
return self.firstname + self.lastname

app名为"QSOptimize"

`qsoptimize_province` 表中只有2条数据:湖北省和广东省,`qsoptimize_city`表中只有三条数据:武汉市、十堰市和广州市


select_related()

对于一对一字段(OneToOneField)和外键字段(ForeignKey),可以使用select_related()来对QuerySet进行优化.

在对QuerySet使用select_related()函数后,Django会获取相应外键对应的对象,从而在之后需要的时候不必再查询数据库了。

一个例子:

>>> citys = City.objects.all()
>>> for c in citys:
... print c.province

这样会导致线性的SQL查询,SQL查询语句如下:

SELECT `QSOptimize_city`.`id`, `QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id`
FROM `QSOptimize_city` SELECT `QSOptimize_province`.`id`, `QSOptimize_province`.`name`
FROM `QSOptimize_province`
WHERE `QSOptimize_province`.`id` = 1 ; SELECT `QSOptimize_province`.`id`, `QSOptimize_province`.`name`
FROM `QSOptimize_province`
WHERE `QSOptimize_province`.`id` = 2 ; SELECT `QSOptimize_province`.`id`, `QSOptimize_province`.`name`
FROM `QSOptimize_province`
WHERE `QSOptimize_province`.`id` = 1 ;

使用select_related()函数后

>>> citys = City.objects.select_related().all()
>>> for c in citys:
... print c.province

就只有一次SQL查询,大大减少SQL查询次数

SELECT `QSOptimize_city`.`id`, `QSOptimize_city`.`name`,
`QSOptimize_city`.`province_id`, `QSOptimize_province`.`id`, `QSOptimize_province`.`name`
FROM`QSOptimize_city`
INNER JOIN `QSOptimize_province` ON (`QSOptimize_city`.`province_id` = `QSOptimize_province`.`id`) ;

django使用了INNER JOIN来获得省份的信息.

使用方法

select_related() 接受可变长参数,每个参数是需要获取的外键(父表的内容)的字段名,以及外键的外键的字段名、外键的外键的外键…。若要选择外键的外键需要使用两个下划线“__”来连接。

例如获得张三的现居省份

>>> zhangs = Person.objects.select_related('living__province').get(firstname=u"张",lastname=u"三")
>>> zhangs.living.province

触发的SQL:

SELECT `QSOptimize_person`.`id`, `QSOptimize_person`.`firstname`,
`QSOptimize_person`.`lastname`, `QSOptimize_person`.`hometown_id`, `QSOptimize_person`.`living_id`,
`QSOptimize_city`.`id`, `QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id`, `QSOptimize_province`.`id`,
`QSOptimize_province`.`name`
FROM `QSOptimize_person`
INNER JOIN `QSOptimize_city` ON (`QSOptimize_person`.`living_id` = `QSOptimize_city`.`id`)
INNER JOIN `QSOptimize_province` ON (`QSOptimize_city`.`province_id` = `QSOptimize_province`.`id`)
WHERE (`QSOptimize_person`.`lastname` = '三' AND `QSOptimize_person`.`firstname` = '张' );

django使用了两次INNER JOIN来完成请求,但是未指定的外键则不会被添加到结果中,例如张三的故乡.

django1.7以前同时指定两个外键使用

zhangs = Person.objects.select_related('hometown__province','living__province').get(firstname=u"张",lastname=u"三")

1.7后使用

zhangs = Person.objects.select_related('hometown__province').select_related('living__province').get(firstname=u"张",lastname=u"三")

depth参数

select_related() 接受depth参数,depth参数可以确定select_related的深度。Django会递归遍历指定深度内的所有的OneToOneField和ForeignKey.

zhangs = Person.objects.select_related(depth = d)

d=1  相当于 select_related(‘hometown’,'living’)

d=2  相当于 select_related(‘hometown__province’,'living__province’)

无参数

select_related() 也可以不加参数,这样表示要求Django尽可能深的select_related。例如:zhangs = Person.objects.select_related().get(firstname=u”张”,lastname=u”三”)。但要注意两 点:

  1. Django本身内置一个上限,对于特别复杂的表关系,Django可能在你不知道的某处跳出递归,从而与你想的做法不一样。具体限制是怎么工作的我表示不清楚。
  2. Django并不知道你实际要用的字段有哪些,所以会把所有的字段都抓进来,从而会造成不必要的浪费而影响性能。

小结

  1. select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。
  2. select_related使用SQL的JOIN语句进行优化,通过减少SQL查询的次数来进行优化、提高性能。
  3. 可以通过可变长参数指定需要select_related的字段名。也可以通过使用双下划线“__”连接字段名来实现指定的递归查询。没有指定的字段不会缓存,没有指定的深度不会缓存,如果要访问的话Django会再次进行SQL查询。
  4. 也可以通过depth参数指定递归的深度,Django会自动缓存指定深度内所有的字段。如果要访问指定深度外的字段,Django会再次进行SQL查询。
  5. 也接受无参数的调用,Django会尽可能深的递归查询所有的字段。但注意有Django递归的限制和性能的浪费。
  6. Django >= 1.7,链式调用的select_related相当于使用可变长参数。Django < 1.7,链式调用会导致前边的select_related失效,只保留最后一个。

prefetch_related()

对于多对多字段(ManyToManyField)和一对多(ForeignKey)字段,可以使用prefetch_related()来进行优化.

prefetch_related()和select_related()的设计目的很相似,都是为了减少SQL查询的数量,但是实现的方式不一样。后者 是通过JOIN语句,在SQL查询内解决问题。但是对于多对多关系,使用SQL语句解决就显得有些不太明智,因为JOIN得到的表将会很长,会导致SQL 语句运行时间的增加和内存占用的增加。若有n个对象,每个对象的多对多字段对应Mi条,就会生成Σ(n)Mi 行的结果表。

prefetch_related()的解决方法是,分别查询每个表,然后用Python处理他们之间的关系。

如果我们要获得张三所有去过的城市.

>>> zhangs = Person.objects.prefetch_related('visitation').get(firstname=u"张",lastname=u"三")
>>> for city in zhangs.visitation.all() :
... print city
...

触发如下SQL语句

SELECT `QSOptimize_person`.`id`, `QSOptimize_person`.`firstname`,
`QSOptimize_person`.`lastname`, `QSOptimize_person`.`hometown_id`, `QSOptimize_person`.`living_id`
FROM `QSOptimize_person`
WHERE (`QSOptimize_person`.`lastname` = '三' AND `QSOptimize_person`.`firstname` = '张'); SELECT (`QSOptimize_person_visitation`.`person_id`) AS `_prefetch_related_val`, `QSOptimize_city`.`id`,
`QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id`
FROM `QSOptimize_city`
INNER JOIN `QSOptimize_person_visitation` ON (`QSOptimize_city`.`id` = `QSOptimize_person_visitation`.`city_id`)
WHERE `QSOptimize_person_visitation`.`person_id` IN (1);

第一条SQL查询仅仅是获取张三的Person对象,第二条比较关键,它选取关系表`QSOptimize_person_visitation`中`person_id`为张三的行,然后和`city`表内联(INNER JOIN 也叫等值连接)得到结果表.

或者我们要获得湖北的所有城市名

>>> hb = Province.objects.prefetch_related('city_set').get(name__iexact=u"湖北省")
>>> for city in hb.city_set.all():
... city.name

SQL如下:

SELECT `QSOptimize_province`.`id`, `QSOptimize_province`.`name`
FROM `QSOptimize_province`
WHERE `QSOptimize_province`.`name` LIKE '湖北省' ; SELECT `QSOptimize_city`.`id`, `QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id`
FROM `QSOptimize_city`
WHERE `QSOptimize_city`.`province_id` IN (1);

例如要获得所有姓张的人去过的省:

>>> zhangs = Person.objects.prefetch_related('visitation__province').filter(firstname__iexact=u'张')
>>> for i in zhangs:
... for city in i.visitation.all():
... print city.province

要注意的是,在使用QuerySet的时候,一旦在链式操作中改变了数据库请求,之前用prefetch_related缓存的数据将会被忽略掉。这会导 致Django重新请求数据库来获得相应的数据,从而造成性能问题。这里提到的改变数据库请求指各种filter()、exclude()等等最终会改变 SQL代码的操作。而all()并不会改变最终的数据库请求,因此是不会导致重新请求数据库的。

plist = Person.objects.prefetch_related('visitation')
[p.visitation.filter(name__icontains=u"市") for p in plist]

虽然已经查询结果中包含所有所需的city的信息,但因为在循环体中对Person.visitation进行了filter操作,这显然改变了数据库请求。因此这些操作会忽略掉之前缓存到的数据,重新进行SQL查询。

在Django小于1.7的版本

plist = Person.objects.prefetch_related('visitation')
[[city for city in p.visitation.all() if u"市" in city.name] for p in plist]

在Django>1.7的版本

获取所有人访问过的城市中带有“武”字和“州”的城市:

wus = City.objects.filter(name__icontains = u"武")
zhous = City.objects.filter(name__icontains = u"州")
plist = Person.objects.prefetch_related(
Prefetch('visitation', queryset = wus, to_attr = "wu_city"),
Prefetch('visitation', queryset = zhous, to_attr = "zhou_city"),)
[p.wu_city for p in plist]
[p.zhou_city for p in plist]
None

可以通过传入一个None来清空之前的prefetch_related。就像这样:

prefetch_cleared_qset = qset.prefetch_related(None)

  


select_related()的效率要高于prefetch_related()。因此,最好在能用select_related()的地方尽量使用它,也就是说,对于ForeignKey字段,避免使用prefetch_related()。

查询家乡是湖北的人

普通做法1

>>> hb = Province.objects.get(name__iexact=u"湖北省")
>>> people = []
>>> for city in hb.city_set.all():
... people.extend(city.birth.all())

pre做法

>>> hb = Province.objects.prefetch_related("city_set__birth").objects.get(name__iexact=u"湖北省")
>>> people = []
>>> for city in hb.city_set.all():
... people.extend(city.birth.all())

select做法

people = list(Person.objects.select_related("hometown__province").filter(hometown__province__name__iexact=u"湖北省"))

 

例子2:

一个订单表:

class Order(models.Model):
customer = models.ForeignKey(Person)
orderinfo = models.CharField(max_length=50)
time = models.DateTimeField(auto_now_add = True)
def __unicode__(self):
return self.orderinfo

如果我们拿到了一个订单的id 我们要知道这个订单的客户去过的省份。因为有ManyToManyField显然必须要用prefetch_related().

>>> plist = Order.objects.prefetch_related('customer__visitation__province').get(id=1)
>>> for city in plist.customer.visitation.all():
... print city.province.name

显然,关系到了4个表:Order、Person、City、Province,根据prefetch_related()的特性就得有4次SQL查询.

更好的办法是先调用一次select_related()再调用prefetch_related(),最后再select_related()后面的表.

>>> plist = Order.objects.select_related('customer').prefetch_related('customer__visitation__province').get(id=1)
>>> for city in plist.customer.visitation.all():
... print city.province.name

值得注意的是,可以在调用prefetch_related之前调用select_related,并且Django会按照你想的去做:先 select_related,然后利用缓存到的数据prefetch_related。然而一旦prefetch_related已经调 用,select_related将不起作用

小结

  1. 因为select_related()总是在单次SQL查询中解决问题,而prefetch_related()会对每个相关表进行SQL查询,因此select_related()的效率通常比后者高。
  2. 鉴于第一条,尽可能的用select_related()解决问题。只有在select_related()不能解决问题的时候再去想prefetch_related()。
  3. 你可以在一个QuerySet中同时使用select_related()和prefetch_related(),从而减少SQL查询的次数。
  4. 只有prefetch_related()之前的select_related()是有效的,之后的将会被无视掉。

深入select_related与prefetch_related函数的更多相关文章

  1. Django框架详细介绍---ORM相关操作---select_related和prefetch_related函数对 QuerySet 查询的优化

    Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化 引言 在数据库存在外键的其情况下,使用select_related()和pre ...

  2. 这个贴子的内容值得好好学习--实例详解Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化

    感觉要DJANGO用得好,ORM必须要学好,不管理是内置的,还是第三方的ORM. 最最后还是要到SQL.....:( 这一关,慢慢练啦.. 实例详解Django的 select_related 和 p ...

  3. Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化(三)

    4.一些实例 如果我们想要获得所有家乡是湖北的人,最无脑的做法是先获得湖北省,再获得湖北的所有城市,最后获得故乡是这个城市的人.就像这样: 1 2 3 4 5 >>> hb = Pr ...

  4. Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化(二)

    3. prefetch_related() 对于多对多字段(ManyToManyField)和一对多字段,可以使用prefetch_related()来进行优化.或许你会说,没有一个叫OneToMan ...

  5. Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化(一)

    在数据库有外键的时候,使用 select_related() 和 prefetch_related() 可以很好的减少数据库请求的次数,从而提高性能.本文通过一个简单的例子详解这两个函数的作用.虽然Q ...

  6. Django的select_related 和 prefetch_related 函数优化查询

    在数据库有外键的时候,使用 select_related() 和 prefetch_related() 可以很好的减少数据库请求的次数,从而提高性能.本文通过一个简单的例子详解这两个函数的作用.虽然Q ...

  7. 转载 :实例详解Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化(一)

    在数据库有外键的时候,使用 select_related() 和 prefetch_related() 可以很好的减少数据库请求的次数,从而提高性能.本文通过一个简单的例子详解这两个函数的作用.虽然Q ...

  8. 实例具体解释Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化(二)

    这是本系列的第二篇,内容是 prefetch_related() 函数的用途.实现途径.以及用法. 本系列的第一篇在这里 第三篇在这里 3. prefetch_related() 对于多对多字段(Ma ...

  9. 详解Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化

    在数据库有外键的时候,使用 select_related() 和 prefetch_related() 可以很好的减少数据库请求的次数,从而提高性能.本文通过一个简单的例子详解这两个函数的作用. 1. ...

随机推荐

  1. 刷新指定行或区 cell

    //一个section刷新 NSIndexSet *indexSetA = [[NSIndexSet alloc]initWithIndex:3];    //刷新第3段 [tableview rel ...

  2. 打开固定文件的pr_debug

    驱动中pr_debug定义在kernel/include/linux/printk.h /* If you are writing a driver, please usedev_dbg instea ...

  3. 2014年辛星Javascript解读第二节

    本小节我们解说一下Javascript的语法,尽管js语言很easy,它的语法也相对好学一些,可是不学总之还是不会的,因此,我们来一探到底把. ********凝视************* 1.我们 ...

  4. android 围绕中心旋转动画

    本文主要介绍Android中如何使用rotate实现图片不停旋转的效果.Android 平台提供了两类动画,一类是 Tween 动画,即通过对场景里的对象不断做图像变换(平移.缩放.旋转)产生动画效果 ...

  5. 《网络编程》Unix 域套接字

    概述 Unix 域套接字是一种client和server在单主机上的 IPC 方法.Unix 域套接字不运行协议处理,不须要加入或删除网络报头,无需验证和,不产生顺序号,无需发送确认报文,比因特网域套 ...

  6. javascript操作JSON字符

    1.先要区分JSON字符串和JSON对象 JSON字符串: Var strJSON = “{“Area”:[{“AreaId”:”123”},{“AreaId”:”345”}]}”,   或者 Var ...

  7. spring jar包冲突

    在用Spring+Hibernate做项目时候遇到java.lang.NoSuchMethodError: org.objectweb.asm.ClassVisitor.visit 网上查得答案 环境 ...

  8. USACO Section 5.3 Big Barn(dp)

    USACO前面好像有类似的题目..dp(i,j)=min(dp(i+1,j),dp(i+1,j+1),dp(i,j+1))+1  (坐标(i,j)处无tree;有tree自然dp(i,j)=0) .d ...

  9. 【转】20个令人敬畏的jQuery插件

    为网页设计师和开发推荐20个令人敬畏的jQuery插件.例如滑块,图像画廊,幻灯片插件,jQuery的导航菜单,jQuery文件上传,图像旋转器,标签的插件,用户界面​​元素,网络接触形式,模态窗口, ...

  10. poj 2135 Farm Tour 费用流

    题目链接 给一个图, N个点, m条边, 每条边有权值, 从1走到n, 然后从n走到1, 一条路不能走两次,求最短路径. 如果(u, v)之间有边, 那么加边(u, v, 1, val), (v, u ...