Django中select_related的作用和用法

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。

本来打算写成一篇单独的文章的，但是写完select_related()之后发现长度已经有点长了，所以还是写成系列，大概在两到三篇。整个完成之后将会在这里添加上其他文章的链接。

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

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
…

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
FROMQSOptimize_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
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

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。

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。

depth 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。

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