4.一些实例

如果我们想要获得所有家乡是湖北的人，最无脑的做法是先获得湖北省，再获得湖北的所有城市，最后获得故乡是这个城市的人。就像这样：
1
2
3
4
5
>>> hb = Province.objects.get(name__iexact=u"湖北省")
>>> people = []
>>> for city in hb.city_set.all():
...   people.extend(city.birth.all())
...
显然这不是一个明智的选择，因为这样做会导致1+（湖北省城市数）次SQL查询。反正是个反例，导致的查询和获得掉结果就不列出来了。
 
prefetch_related() 或许是一个好的解决方法，让我们来看看。
1
2
3
4
5
>>> hb = Province.objects.prefetch_related("city_set__birth").objects.get(name__iexact=u"湖北省")
>>> people = []
>>> for city in hb.city_set.all():
...   people.extend(city.birth.all())
...
因为是一个深度为2的prefetch，所以会导致3次SQL查询：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
SELECT `QSOptimize_province`.`id`, `QSOptimize_province`.`name`
FROM `QSOptimize_province`
WHERE `QSOptimize_province`.`name` LIKE '湖北省' ;
 
SELECT `QSOptimize_city`.`id`, `QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id`
FROM `QSOptimize_city`
WHERE `QSOptimize_city`.`province_id` IN (1);
 
SELECT `QSOptimize_person`.`id`, `QSOptimize_person`.`firstname`, `QSOptimize_person`.`lastname`,
`QSOptimize_person`.`hometown_id`, `QSOptimize_person`.`living_id`
FROM `QSOptimize_person`
WHERE `QSOptimize_person`.`hometown_id` IN (1, 3);
嗯…看上去不错，但是3次查询么？倒过来查询可能会更简单？
1
>>> people = list(Person.objects.select_related("hometown__province").filter(hometown__province__name__iexact=u"湖北省"))
1
2
3
4
5
6
7
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`.`hometown_id` = `QSOptimize_city`.`id`)
INNER JOIN `QSOptimize_province` ON (`QSOptimize_city`.`province_id` = `QSOptimize_province`.`id`)
WHERE `QSOptimize_province`.`name` LIKE '湖北省';
1
2
3
4
5
6
7
8
+----+-----------+----------+-------------+-----------+----+--------+-------------+----+--------+
| id | firstname | lastname | hometown_id | living_id | id | name   | province_id | id | name   |
+----+-----------+----------+-------------+-----------+----+--------+-------------+----+--------+
|  1 | 张        | 三       |           3 |         1 |  3 | 十堰市 |           1 |  1 | 湖北省 |
|  2 | 李        | 四       |           1 |         3 |  1 | 武汉市 |           1 |  1 | 湖北省 |
|  3 | 王        | 麻子     |           3 |         2 |  3 | 十堰市 |           1 |  1 | 湖北省 |
+----+-----------+----------+-------------+-----------+----+--------+-------------+----+--------+
3 rows in set (0.00 sec)
完全没问题。不仅SQL查询的数量减少了，python程序上也精简了。
select_related()的效率要高于prefetch_related()。因此，最好在能用select_related()的地方尽量使用它，也就是说，对于ForeignKey字段，避免使用prefetch_related()。
 
 
 

联用

对于同一个QuerySet，你可以同时使用这两个函数。
在我们一直使用的例子上加一个model：Order （订单）
1
2
3
4
5
6
class Order(models.Model):
    customer   = models.ForeignKey(Person)
    orderinfo  = models.CharField(max_length=50)
    time       = models.DateTimeField(auto_now_add = True)
    def __unicode__(self):
        return self.orderinfo
如果我们拿到了一个订单的id 我们要知道这个订单的客户去过的省份。因为有ManyToManyField显然必须要用prefetch_related()。如果只用prefetch_related()会怎样呢？
1
2
3
4
>>> plist = Order.objects.prefetch_related('customer__visitation__province').get(id=1)
>>> for city in plist.customer.visitation.all():
...   print city.province.name
...
显然，关系到了4个表：Order、Person、City、Province，根据prefetch_related()的特性就得有4次SQL查询
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
SELECT `QSOptimize_order`.`id`, `QSOptimize_order`.`customer_id`, `QSOptimize_order`.`orderinfo`, `QSOptimize_order`.`time`
FROM `QSOptimize_order`
WHERE `QSOptimize_order`.`id` = 1 ;
 
SELECT `QSOptimize_person`.`id`, `QSOptimize_person`.`firstname`, `QSOptimize_person`.`lastname`, `QSOptimize_person`.`hometown_id`, `QSOptimize_person`.`living_id`
FROM `QSOptimize_person`
WHERE `QSOptimize_person`.`id` IN (1);
 
SELECT (`QSOptimize_person_visitation`.`person_id`) AS `_prefetch_related_val`, `QSOptimize_city`.`id`,
`QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id`
FROM `QSOptimize_city`
INNER JOIN `QSOptimize_person_visitation` ON (`QSOptimize_city`.`id` = `QSOptimize_person_visitation`.`city_id`)
WHERE `QSOptimize_person_visitation`.`person_id` IN (1);
 
SELECT `QSOptimize_province`.`id`, `QSOptimize_province`.`name`
FROM `QSOptimize_province`
WHERE `QSOptimize_province`.`id` IN (1, 2);
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
+----+-------------+---------------+---------------------+
| id | customer_id | orderinfo     | time                |
+----+-------------+---------------+---------------------+
|  1 |           1 | Info of Order | 2014-08-10 17:05:48 |
+----+-------------+---------------+---------------------+
1 row in set (0.00 sec)
 
+----+-----------+----------+-------------+-----------+
| id | firstname | lastname | hometown_id | living_id |
+----+-----------+----------+-------------+-----------+
|  1 | 张        | 三       |           3 |         1 |
+----+-----------+----------+-------------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
 
+-----------------------+----+--------+-------------+
| _prefetch_related_val | id | name   | province_id |
+-----------------------+----+--------+-------------+
|                     1 |  1 | 武汉市 |           1 |
|                     1 |  2 | 广州市 |           2 |
|                     1 |  3 | 十堰市 |           1 |
+-----------------------+----+--------+-------------+
3 rows in set (0.00 sec)
 
+----+--------+
| id | name   |
+----+--------+
|  1 | 湖北省 |
|  2 | 广东省 |
+----+--------+
2 rows in set (0.00 sec)

更好的办法是先调用一次select_related()再调用prefetch_related()，最后再select_related()后面的表

1
2
3
4
>>> plist = Order.objects.select_related('customer').prefetch_related('customer__visitation__province').get(id=1)
>>> for city in plist.customer.visitation.all():
...   print city.province.name
...

这样只会有3次SQL查询，Django会先做select_related，之后prefetch_related的时候会利用之前缓存的数据，从而避免了1次额外的SQL查询：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
SELECT `QSOptimize_order`.`id`, `QSOptimize_order`.`customer_id`, `QSOptimize_order`.`orderinfo`, 
`QSOptimize_order`.`time`, `QSOptimize_person`.`id`, `QSOptimize_person`.`firstname`, 
`QSOptimize_person`.`lastname`, `QSOptimize_person`.`hometown_id`, `QSOptimize_person`.`living_id` 
FROM `QSOptimize_order` 
INNER JOIN `QSOptimize_person` ON (`QSOptimize_order`.`customer_id` = `QSOptimize_person`.`id`) 
WHERE `QSOptimize_order`.`id` = 1 ;
 
SELECT (`QSOptimize_person_visitation`.`person_id`) AS `_prefetch_related_val`, `QSOptimize_city`.`id`, 
`QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id` 
FROM `QSOptimize_city` 
INNER JOIN `QSOptimize_person_visitation` ON (`QSOptimize_city`.`id` = `QSOptimize_person_visitation`.`city_id`) 
WHERE `QSOptimize_person_visitation`.`person_id` IN (1);
 
SELECT `QSOptimize_province`.`id`, `QSOptimize_province`.`name` 
FROM `QSOptimize_province` 
WHERE `QSOptimize_province`.`id` IN (1, 2);
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
+----+-------------+---------------+---------------------+----+-----------+----------+-------------+-----------+
| id | customer_id | orderinfo     | time                | id | firstname | lastname | hometown_id | living_id |
+----+-------------+---------------+---------------------+----+-----------+----------+-------------+-----------+
|  1 |           1 | Info of Order | 2014-08-10 17:05:48 |  1 | 张        | 三       |           3 |         1 |
+----+-------------+---------------+---------------------+----+-----------+----------+-------------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
 
+-----------------------+----+--------+-------------+
| _prefetch_related_val | id | name   | province_id |
+-----------------------+----+--------+-------------+
|                     1 |  1 | 武汉市 |           1 |
|                     1 |  2 | 广州市 |           2 |
|                     1 |  3 | 十堰市 |           1 |
+-----------------------+----+--------+-------------+
3 rows in set (0.00 sec)
 
+----+--------+
| id | name   |
+----+--------+
|  1 | 湖北省 |
|  2 | 广东省 |
+----+--------+
2 rows in set (0.00 sec)

值得注意的是，可以在调用prefetch_related之前调用select_related，并且Django会按照你想的去做：先select_related，然后利用缓存到的数据prefetch_related。然而一旦prefetch_related已经调用，select_related将不起作用。

小结

  1. 因为select_related()总是在单次SQL查询中解决问题，而prefetch_related()会对每个相关表进行SQL查询，因此select_related()的效率通常比后者高。
  2. 鉴于第一条，尽可能的用select_related()解决问题。只有在select_related()不能解决问题的时候再去想prefetch_related()。
  3. 你可以在一个QuerySet中同时使用select_related()和prefetch_related()，从而减少SQL查询的次数。
  4. 只有prefetch_related()之前的select_related()是有效的，之后的将会被无视掉。

Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化（三）的更多相关文章

  1. 这个贴子的内容值得好好学习--实例详解Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化

    感觉要DJANGO用得好,ORM必须要学好,不管理是内置的,还是第三方的ORM. 最最后还是要到SQL.....:( 这一关,慢慢练啦.. 实例详解Django的 select_related 和 p ...

  2. Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化（二）

    3. prefetch_related() 对于多对多字段(ManyToManyField)和一对多字段,可以使用prefetch_related()来进行优化.或许你会说,没有一个叫OneToMan ...

  3. 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Q ...

  4. 转载 ：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Q ...

  5. 实例具体解释Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化（二）

    这是本系列的第二篇,内容是 prefetch_related() 函数的用途.实现途径.以及用法. 本系列的第一篇在这里 第三篇在这里 3. prefetch_related() 对于多对多字段(Ma ...

  6. 详解Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化

    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. 1. ...

  7. Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化

    引言 在数据库存在外键的其情况下,使用select_related()和prefetch_related()很大程度上减少对数据库的请求次数以提高性能 1.实例准备 模型: from django.d ...

  8. 转 实例详解Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化（三）

    这是本系列的最后一篇,主要是select_related() 和 prefetch_related() 的最佳实践. 第一篇在这里 讲例子和select_related() 第二篇在这里 讲prefe ...

  9. 转 实例具体解释DJANGO的 SELECT_RELATED 和 PREFETCH_RELATED 函数对 QUERYSET 查询的优化（二）

    https://blog.csdn.net/cugbabybear/article/details/38342793 这是本系列的第二篇,内容是 prefetch_related() 函数的用途.实现 ...

随机推荐

  1. JAVA_build_ant_mapper

    ant里面mapper的详细用法   ant里面mapper标签是和fileset配合使用的,目的就是把fileset取出的文件名转成指定的样式.其实看懂官方文档后,感觉真心没啥好写的.但是还是写一下 ...

  2. swift闭包-备

    我给Swift 中的闭包一个定义:闭包是自包含的匿名函数代码块,可以作为表达式.函数参数和函数返回值,闭包表达式的运算结果是一种函数类型. Swift中的闭包类似于Objective-C中的代码块.J ...

  3. documentElement vs body区别

    documentElement.scrollTop------>0因为,他包含head, body body.scrollTop------------------>才是正确的 scrol ...

  4. Android 最简单的SD卡文件遍历程序

    package com.wenhao.test.sddemo; import java.io.File; import android.app.Activity; import android.os. ...

  5. URAL 1029

    题目大意:M层N列的矩阵(各元素均为正整数),找出一个路径从第一层到达第M层,使得路径上的所有数的和是所有可达路径中最小的,每次上到下一层以后就不能再上去,依次输出路径上的各点在所在层的列数. KB  ...

  6. CH Round #53 -GCD Path

    描述 给定一张N个点的有向图,点i到点j有一条长度为 i/(gcd(i,j))的边.有Q个询问,每个询问包含两个数x和y,求x到y的最短距离. 输入格式 第一行包含两个用空格隔开的整数,N和Q. 接下 ...

  7. URAL 1658

    题目大意:求出T个最小的满足各个位的和为S1,平方和为S2的数.按顺序输出.数的位数大于100或者不存在这样一个数时,输出:No solution. KB     64bit IO Format:%I ...

  8. CSS3 之 box-shadow

    1. css3 box-shadow CSS3的box-shadow属性可以让我们轻松实现图层阴影效果 box-shadow:  inset(可选 默认没有) x-offset    y-offset ...

  9. SDK命令行操作

    * 使用前需要先在path中添加Android SDK的环境变量,跟Java JDK的配置相同 我当前目录如下:F:\Program\Android SDK\tools:F:\Program\Andr ...

  10. html中行内元素与块级元素的区别。

    在标准文档流里面,块级元素具有以下特点 1.总是在新行上开始,占据一整行: 2.高度,行高以及外边框和内边距都可以控制: 3.宽度始终是与游览器宽度一样,与内容无关: 4.它可以容纳内联元素和其他块级 ...