Django笔记十一之外键查询优化select_related和prefetch

本篇笔记目录如下：

select_related
prefetch_related

在介绍 select_related 和 prefetch_related 这两个函数前，我们先来看一个例子。

对于，Entry 和 Blog 这两个 model，前面介绍过，Blog 是 Entry 的外键，如下：

class Blog(models.Model):name = models.CharField(max_length=100)tagline = models.TextField()class Entry(models.Model):blog = models.ForeignKey(Blog, on_delete=models.CASCADE)headline = models.CharField(max_length=255)body_text = models.TextField()pub_date = models.DateField()mod_date = models.DateField()authors = models.ManyToManyField(Author)number_of_comments = models.IntegerField()number_of_pingbacks = models.IntegerField()rating = models.IntegerField()

比如我们需要获取 Entry 的前十条数据，然后打印出关联的 Blog 的 name 字段信息。

我们一般会如此操作：

for entry in Entry.objects.all()[:10]if entry.blog:print(entry.blog.name)else:print("没有关联 blog 数据")

但是这样会有一个问题，那就是，这个 for 循环的操作会查询数据十一次，一次查询 Entry 数据，十次是查询每个 entry_obj 关联的 blog 数据。

这个设计对于系统来说是不合理的，想一想如果我们查询的数据是一千条，一万条，无论是系统接口的等待时间，还是数据库的访问压力，都是不可接受的。

因此我们可以引入外键和 ManyToManyTo 的一种能够减少数据库的访问次数的方式：select_related，prefetch_related。

1、select_related

当我们在使用的时候，如果有需要获取的外键数据，比如 Entry 关联的 Blog 数据，则可以将其字段名作为参数传入，这样在获取数据的时候就可以一次性将所有关联的 Blog 数据也取出来，而不用单独再去查询一遍数据库。

如下，批量操作：

for entry in Entry.objects.select_related("blog").all():print(e.blog)  # 这个操作不会额外再去查询数据库

当然也适用于单条数据：

e = Entry.objects.get(id=5).select_related("blog")

为了验证 select_related() 确实会只查询一遍数据库，有两种方法：
一种是在数据库层面打印出来所有查询的 SQL语句，
另一种可以从侧面表示，那就是在系统层面打印出我们的查询条件转化的 SQL 语句。

比如：

Entry.objects.select_related("blog").all().query.__str__()

可以看到会输出一个关联了 Blog 表的 inner join 的 SQL 语句。

SELECT `blog_entry`.`id`, `blog_entry`.`blog_id`, `blog_entry`.`headline`, `blog_entry`.`body_text`, `blog_entry`.`pub_date`, `blog_entry`.`mod_date`, `blog_entry`.`number_of_comments`, `blog_entry`.`number_of_pingbacks`, `blog_entry`.`rating`, `blog_blog`.`id`, `blog_blog`.`name`, `blog_blog`.`tagline` FROM `blog_entry` INNER JOIN `blog_blog` ON (`blog_entry`.`blog_id` = `blog_blog`.`id`)

链式获取外键数据

比如下面的 model：

class City(models.Model):passclass Person(models.Model):hometown = models.ForeignKey(City, on_delete=models.SET_NULL, blank=True, null=True)class Book(models.Model):author = models.ForeignKey(Person, on_delete=models.CASCADE)

我们可以通过以下语句来将 Book 关联的 Person，以及该条 Person 数据关联的 City 数据一起查询出来：

book = Book.objects.select_related("author__hometown").get(id=4)
person = book.author
city = person.hometown

因为我们在第一步查询的时候，通过双下划线将两个外键字段连接在一起取了出来，所以在第二步和第三步取 Person 数据和 City 数据的时候，就不需要再次查询数据库了。

同时获取多个外键关联字段

如果一个 model 有两个外键字段 foo 和 bar，那么下面的两种写法都将这两个外键字段关联取出：

select_related("foo", "bar")
select_related("foo").select_related("bar")

需要注意的是，这个链式的操作和 order_by() 的结果是不一样的哦，前面提到的 order_by() 的链式操作会导致后面的覆盖前面的，但是取外键数据的时候会同时取出。

注意： select_related() 仅作用于 ForeignKey 和 OneToOne，如果是 ManyToMany 字段，则需要用到下面的 prefetch_related() 函数。

2、prefetch_related()

prefetch_related() 和 select_related() 作用类似，都是通过减少查询的次数，来实现查询优化。

但 prefetch_related() 是针对 ManyToMany 的操作。

举个例子：

from django.db import modelsclass Topping(models.Model):name = models.CharField(max_length=30)class Pizza(models.Model):name = models.CharField(max_length=50)toppings = models.ManyToManyField(Topping)def __str__(self):return "%s (%s)" % (self.name,", ".join(topping.name for topping in self.toppings.all()),)

当我们执行：

Pizza.objects.all()

的时候，因为每一条 Pizza 数据实例化的时候，都会调用 str() 函数，而这个函数会再次去请求一遍数据库，所以多条 Pizza 数据会导致查询多次数据库。

因为我们可以使用 prefetch_related() 函数来达到减少查询的目的：

Pizza.objects.prefetch_related('toppings').all()

这样的话，对数据库的查询会减少到两次，一次是查询出所有的 Pizza 数据，一次是根据所有的 pizza_id 找到所有关联的 topping 数据。

如果有兴趣，可以比对下面两条语句在 shell 中执行的时候，MySQL 服务器接收到的 SQL 查询语句：

Pizza.objects.all()Pizza.objects.prefetch_related('toppings').all()

下面一种情况需要注意哦：

pizzas = Pizza.objects.prefetch_related('toppings')
[list(pizza.toppings.filter(spicy=True)) for pizza in pizzas]

因为第二步操作里，会对 toppings 数据进行一次新的 filter 过滤操作，所以会导致每次该语句重新去查询数据库，也就是说，我们的 prefetch_related() 操作是失效的。

以上就是本篇笔记全部内容，接下来会介绍查询里的 defer 和 only 函数。

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1、select_related

2、prefetch_related()

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