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。

说明：本系列文章在原创的基础上做了略微的修改， 原创地址。

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()

返回一个QuerySet，当执行它的查询时它沿着外键关系查询关联的对象的数据。它会生成一个复杂的查询并引起性能的损耗，但是在以后使用外键关系时将不需要数据库查询。
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。

2.1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  
...  

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)  

2.2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：

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

说明：第一句python代码已经执行查询，访问了数据库，第二句python代码并没有访问数据库

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  

说明：这个会访问数据库，sql语句如下：

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。

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：

>>> 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。

如果你需要清除QuerySet 上以前的select_related 添加的关联字段，可以传递一个None 作为参数：

without_relations = queryset.select_related(None)

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