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
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:
Models.py 内容如下:
-
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
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
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。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:
-
>>> citys = City.objects.all()
-
>>>
for c
in citys:
-
...
print c.province
-
...
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:
-
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 ;
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:
-
>>> citys = City.objects.select_related().all()
-
>>>
for c
in citys:
-
...
print c.province
-
...
就只有一次SQL查询,显然大大减少了SQL查询的次数:
-
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`) ;
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)
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:
-
>>> zhangs = Person.objects.select_related(
'living__province').get(firstname=
u"张",lastname=
u"三")
-
>>> zhangs.living.province
触发的SQL查询如下:
-
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' );
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 | 三 | 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
-
SELECT
`QSOptimize_city`.
`id`,
`QSOptimize_city`.
`name`,
-
`QSOptimize_city`.
`province_id`
-
FROM
`QSOptimize_city`
-
WHERE
`QSOptimize_city`.
`id` =
3 ;
-
-
SELECT
`QSOptimize_province`.
`id`,
`QSOptimize_province`.
`name`
-
FROM
`QSOptimize_province`
-
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。
-
>>> zhangs = Person.objects.select_related(
'hometown__province',
'living__province').get(firstname=
u"张",lastname=
u"三")
-
>>> zhangs.hometown.province
-
>>> 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:
-
>>> zhangs = Person.objects.select_related(
'hometown__province').select_related(
'living__province').get(firstname=
u"张",lastname=
u"三")
-
>>> zhangs.hometown.province
-
>>> 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。
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')
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: