实战Django之Model操作之 select_related 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QuerySet的文档中已经详细说明了,但本文试图从QuerySet触发的SQL语句来分析工作方式,从而进一步了解Django具体的运作方式。

主篇这里 

第二篇在这里 内容是 prefetch_related() 函数的用途、实现途径、以及使用方法

第三篇在这里 用几个实例来说明一些复杂查询最佳实践


1. 实例的背景说明

假定一个个人信息系统,需要记录系统中各个人的故乡、居住地、以及到过的城市。数据库设计如下:

实战Django之Model操作之 select_related 查询的优化(一)_第1张图片

Models.py 内容如下:


   
   
   
   
  1. from django.db import models
  2. class Province(models.Model):
  3. name = models.CharField(max_length= 10)
  4. def __unicode__(self):
  5. return self.name
  6. class City(models.Model):
  7. name = models.CharField(max_length= 5)
  8. province = models.ForeignKey(Province)
  9. def __unicode__(self):
  10. return self.name
  11. class Person(models.Model):
  12. firstname = models.CharField(max_length= 10)
  13. lastname = models.CharField(max_length= 10)
  14. visitation = models.ManyToManyField(City, related_name = "visitor")
  15. hometown = models.ForeignKey(City, related_name = "birth")
  16. living = models.ForeignKey(City, related_name = "citizen")
  17. def __unicode__(self):
  18. return self.firstname + self.lastname

注1:创建的app名为“QSOptimize”

注2:为了简化起见,`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


2. 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


作用和方法


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。以上例说明,如果我们需要打印数据库中的所有市及其所属省份,最直接的做法是:


   
   
   
   
  1. >>> citys = City.objects.all()
  2. >>> for c in citys:
  3. ... print c.province
  4. ...
这样会导致线性的SQL查询,如果对象数量n太多,每个对象中有k个外键字段的话,就会导致n*k+1次SQL查询。在本例中,因为有3个city对象就导致了4次SQL查询:

   
   
   
   
  1. SELECT `QSOptimize_city`. `id`, `QSOptimize_city`. `name`, `QSOptimize_city`. `province_id`
  2. FROM `QSOptimize_city`
  3. SELECT `QSOptimize_province`. `id`, `QSOptimize_province`. `name`
  4. FROM `QSOptimize_province`
  5. WHERE `QSOptimize_province`. `id` = 1 ;
  6. SELECT `QSOptimize_province`. `id`, `QSOptimize_province`. `name`
  7. FROM `QSOptimize_province`
  8. WHERE `QSOptimize_province`. `id` = 2 ;
  9. SELECT `QSOptimize_province`. `id`, `QSOptimize_province`. `name`
  10. FROM `QSOptimize_province`
  11. WHERE `QSOptimize_province`. `id` = 1 ;

注:这里的SQL语句是直接从Django的logger:‘django.db.backends’输出出来的



如果我们使用select_related()函数:


   
   
   
   
  1. >>> citys = City.objects.select_related().all()
  2. >>> for c in citys:
  3. ...   print c.province
  4. ...

就只有一次SQL查询,显然大大减少了SQL查询的次数:


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

这里我们可以看到,Django使用了INNER JOIN来获得省份的信息。顺便一提这条SQL查询得到的结果如下:

+----+-----------+-------------+----+-----------+
| id | name      | province_id | id | name |
+----+-----------+-------------+----+-----------+
| 1 | 武汉市    | 1 |  1 | 湖北省 |
| 2 | 广州市    | 2 |  2 | 广东省 |
| 3 | 十堰市    | 1 |  1 | 湖北省 |
+----+-----------+-------------+----+-----------+
3 rows in set (0.00 sec)


使用方法

函数支持如下三种用法:
*fields 参数

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。

例如我们要获得张三的现居省份,可以用如下方式:


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

触发的SQL查询如下:


   
   
   
   
  1. SELECT `QSOptimize_person`. `id`, `QSOptimize_person`. `firstname`,
  2. `QSOptimize_person`. `lastname`, `QSOptimize_person`. `hometown_id`, `QSOptimize_person`. `living_id`,
  3. `QSOptimize_city`. `id`, `QSOptimize_city`. `name`, `QSOptimize_city`. `province_id`, `QSOptimize_province`. `id`,
  4. `QSOptimize_province`. `name`
  5. FROM `QSOptimize_person`
  6. INNER JOIN `QSOptimize_city` ON ( `QSOptimize_person`. `living_id` = `QSOptimize_city`. `id`)
  7. INNER JOIN `QSOptimize_province` ON ( `QSOptimize_city`. `province_id` = `QSOptimize_province`. `id`)
  8. WHERE ( `QSOptimize_person`. `lastname` = '三'   AND `QSOptimize_person`. `firstname` = '张' );

可以看到,Django使用了2次 INNER JOIN 来完成请求,获得了city表和province表的内容并添加到结果表的相应列,这样在调用 zhangs.living的时候也不必再次进行SQL查询。

+----+-----------+----------+-------------+-----------+----+-----------+-------------+----+-----------+
| id | firstname | lastname | hometown_id | living_id | id | name | province_id | id | name      | +----+-----------+----------+-------------+-----------+----+-----------+-------------+----+-----------+ |  1 | 张 || 3 |         1 | 1 | 武汉市    | 1 |  1 | 湖北省 |
+----+-----------+----------+-------------+-----------+----+-----------+-------------+----+-----------+
1 row in set (0.00 sec)



然而,未指定的外键则不会被添加到结果中。这时候如果需要获取张三的故乡就会进行SQL查询了:

>>> zhangs.hometown.province
   
   
   
   


   
   
   
   
  1. SELECT `QSOptimize_city`. `id`, `QSOptimize_city`. `name`,
  2. `QSOptimize_city`. `province_id`
  3. FROM `QSOptimize_city`
  4. WHERE `QSOptimize_city`. `id` = 3 ;
  5. SELECT `QSOptimize_province`. `id`, `QSOptimize_province`. `name`
  6. FROM `QSOptimize_province`
  7. WHERE `QSOptimize_province`. `id` = 1

同时,如果不指定外键,就会进行两次查询。如果深度更深,查询的次数更多。



值得一提的是,从Django 1.7开始,select_related()函数的作用方式改变了。在本例中,如果要同时获得张三的故乡和现居地的省份,在1.7以前你 只能这样做:


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

但是1.7及以上版本,你可以像和queryset的其他函数一样进行链式操作:


   
   
   
   
  1. >>> zhangs = Person.objects.select_related( 'hometown__province').select_related( 'living__province').get(firstname= u"张",lastname= u"三")
  2. >>> zhangs.hometown.province
  3. >>> zhangs.living.province
如果你在1.7以下版本这样做了,你只会获得最后一个操作的结果,在本例中就是只有现居地而没有故乡。在你打印故乡省份的时候就会造成两次SQL查询。

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。以本例说明:

>>> 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。

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