最近做了一个小的需求，在django模型中通过前台页面的表单的提交（post），后台对post的参数进行解析，通过models模型查询MySQL，将数据结构进行加工，返回到前台页面进行展示。由于对django中QuerySet特性的不熟悉，所以测试过程中发现了很多问题。
开始的阶段没有遇到什么问题，我们举例，在models有一张员工表employee，对应的表结构中，postion列表示员工职位，前台post过来的参数赋给position，加上入职时间、离职时间，查询操作通过models.filter(position=params)完成，获取的员工信息内容由QuerySet和当前展示页与每页展示的记录数进行简单的计算，返回给前台页面进行渲染展示。编码如下：
1 def get_employees(position, start, end):
2 return employee.objects.filter(alert_time__lt=end,alert_time__gt=start).filter(position__in=position)
3
4
5 @login_required
6 def show(request):
7 if not validate(request):
8 return render_to_response('none.html',
9 context_instance=RequestContext(request, 'msg':'params error')
10 )
11
12 position = request.REQUEST.get('position')
13 time_range = request.REQUEST.get('time')
14 start, end = time_range[0], time_range[1]
15
16 num_per_page, page_num = get_num(request)
17 all_employees = get_employees(position, start, end)
18 # 根据当前页与每页展示的记录数，取到正确的记录
19 employees = employees_events[(page_num-1)*num_per_page:page_num*num_per_page]
20
21 return render_to_response('show_employees.html',
22 context_instance=RequestContext(
23 request,
24 'employees': employees,
25 'num_per_page': num_per_page,
26 'page_num':page_num,
27 'page_options' : [50, 100, 200]
28 )
29 )
运行之后可以正确的对所查询的员工信息进行展示，并且查询速度很快。employee表中存放着不同职位的员工信息，不同类型的详细内容也不相同，假设employees有一列名为infomation，存储的是员工的详细信息，infomation = {'age': 33, 'gender': 'male', 'nationality': 'German', 'degree': 'doctor', 'motto': 'just do it'}，现在的需求是要展示出分类更细的员工信息，前台页面除了post职位、入职离职时间外，还会对infomation中的内容进行筛选，这里以查询中国籍的设计师为例，在之前的代码基础上，需要做一些修改。员工信息表employee存放于MySQL中，而MySQL为ORM数据库，它并未提供类似mongodb一样更为强大的聚合函数，所以这里不能通过objects提供的方法进行filter，一次性将所需的数据获取出来，那么需要对type进行过滤后的数据，进行二次遍历，通过information来确定当前记录是否需要返回展示，在展示过程中，需要根据num_per_page和page_num计算出需要展示数据起始以及终止位置。
1 def get_employees(position, start, end):
2 return employee.objects.filter(alert_time__lt=end,alert_time__gt=start).filter(position__in=position)
3
4
5 def filter_with_nation(all_employees, nationality, num_per_page, page_num):
6 result = []
7
8 pos = (page_num-1)*num_per_page
9 cnt = 0
10 start = False
11 for employee in all_employees:
12 info = json.loads(employee.information)
13 if info.nationality != nationality:
14 continue
15
16 # 获取的数据可能并不是首页，所以需要先跳过前n-1页
17 if cnt == pos:
18 if start:
19 break
20 cnt = 0
21 pos = num_per_page
22 start = True
23
24 if start:
25 result.append(employee)
26
27 return employee
28
29
30 @login_required
31 def show(request):
32 if not validate(request):
33 return render_to_response('none.html',
34 context_instance=RequestContext(request, 'msg':'params error')
35 )
36
37 position = request.REQUEST.get('position')
38 time_range = request.REQUEST.get('time')
39 start, end = time_range[0], time_range[1]
40
41 num_per_page, page_num = get_num(request)
42 all_employees = get_employees(position, start, end)
43
44 nationality = request.REQUEST.get('nationality')
45
46 employees = filter_with_nation(all_employees, num_per_page, page_num)
47
48 return render_to_response('show_employees.html',
49 context_instance=RequestContext(
50 request,
51 'employees': employees,
52 'num_per_page': num_per_page,
53 'page_num':page_num,
54 'page_options' : [50, 100, 200]
55 )
56 )
当编码完成之后，在数据employee表数据很小的情况下测试并未发现问题，而当数据量非常大，并且查询的数据很少时，代码运行非常耗时。我们设想，这是一家规模很大的跨国公司，同时人员的流动量也很大，所以employee表的数据量很庞大，而这里一些来自于小国家的员工并不多，比如需要查询国籍为梵蒂冈的员工时，前台页面进入了无尽的等待状态。同时，监控进程的内存信息，发现进程的内存一直在增长。毫无疑问，问题出现在filter_with_nation这个函数中，这里逐条遍历了employee中的数据，并且对每条数据进行了解析，这并不是高效的做法。
在网上查阅了相关资料，了解到：
1 Django的queryset是惰性的，使用filter语句进行查询，实际上并没有运行任何的要真正从数据库获得数据
2 只要你查询的时候才真正的操作数据库。会导致执行查询的操作有：对QuerySet进行遍历queryset，切片，序列化，对 QuerySet 应用 list()、len()方法，还有if语句
3 当第一次进入循环并且对QuerySet进行遍历时，Django从数据库中获取数据，在它返回任何可遍历的数据之前，会在内存中为每一条数据创建实例，而这有可能会导致内存溢出。
上面的原来很好的解释了代码所造成的现象。那么如何进行优化是个问题，网上有说到当QuerySet非常巨大时，为避免将它们一次装入内存，可以使用迭代器iterator()来处理，但对上面的代码进行修改，遍历时使用employee.iterator()，而结果和之前一样，内存持续增长，前台页面等待，对此的解释是：using iterator() will save you some memory by not storing the result of the cache internally (though not necessarily on PostgreSQL!); but will still retrieve the whole objects from the database。
这里我们知道不能一次性对QuerySet中所有的记录进行遍历，那么只能对QuerySet进行切片，每次取一个chunk_size的大小，遍历这部分数据，然后进行累加，当达到需要的数目时，返回满足的对象列表，这里修改下filter_with_nation函数：
1 def filter_with_nation(all_employees, nationality, num_per_page, page_num):
2 result = []
3
4 pos = (page_num-1)*num_per_page
5 cnt = 0
6 start_pos = 0
7 start = False
8 while True:
9 employees = all_employees[start_pos:start_pos+num_per_page]
10 start_pos += num_per_page
11
12 for employee in employees:
13 info = json.loads(employee.infomation)
14 if info.nationality != nationality:
15 continue
16
17 if cnt == pos:
18 if start:
19 break
20 cnt = 0
21 pos = num_per_page
22 start = True
23
24 if start:
25 result.append(opt)
26
27 cnt += 1
28
29 if cnt == num_per_page or not events:
30 break
31
32 return result
运行上述代码时，查询的速度更快，内存也没有明显的增长，得到效果不错的优化。这篇文章初衷在于记录自己对django中queryset的理解和使用，而对于文中的例子，其实正常业务中，如果需要记录员工详细的信息，最好对employee表进行扩充，或者建立一个字表，存放详细信息，而不是将所有信息存放入一个字段中，避免在查询时的二次解析。
参考：
http://www.oschina.net/translate/django-querysets
http://stackoverflow.com/questions/4222176/why-is-iterating-through-a-large-django-queryset-consuming-massive-amounts-of-me