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。
这是本系列的第一篇， 内容是 select_related() 函数的用途、实现途径、以及使用方法
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：
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
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：
>>> citys = City.objects.all()
>>> for c in citys:
... print c.province
...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)
使用方法
*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：
>>> 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.provinceSELECT `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.provincedepth 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：
- 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。
- 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
- select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。