利用Django框架中select_related和prefetch_related函数对数据库查询优化

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

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:

>>> 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。

>>> 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:

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?

>>> people = list(Person.objects.select_related("hometown__province").filter(hometown__province__name__iexact=u"湖北省"))

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';

+----+-----------+----------+-------------+-----------+----+--------+-------------+----+--------+
| 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)

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?

>>> 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

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);
+----+-------------+---------------+---------------------+
| 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

>>> 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:

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);

+----+-------------+---------------+---------------------+----+-----------+----------+-------------+-----------+
| 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。
(0)

相关推荐

  • python Django连接MySQL数据库做增删改查

    1.下载安装MySQLdb类库http://www.djangoproject.com/r/python-mysql/2.修改settings.py 配置数据属性 复制代码 代码如下: DATABASES = {    'default': {        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', # Add 'postgresql_psycopg2', 'mysql', 'sqlite3' or 'oracle'.        'NAME': 'djang

  • 用实例详解Python中的Django框架中prefetch_related()函数对数据库查询的优化

    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.Ch

  • Django1.7+python 2.78+pycharm配置mysql数据库教程

    配置好virtualenv 和virtualenvwrapper后,使用pycharm创建新项目.之后要面临的问题就来了,之前一直使用的是sqlite作为开发数据库进行学习,按照之前看教程的原则,好像就是说开发环境要和生产环境尽量的一致,所以现在想尝试一下使用更有可能在生产环境部署的mysql数据库进行开发. 本觉得是一件应该很轻松的事情,没想到遇到了一些麻烦 根据一通百度,搜出来的方案大概有: MySQLdb mysql安装时候自带的connector pymysql MySQLdb 是dja

  • 利用Django框架中select_related和prefetch_related函数对数据库查询优化

    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.Ch

  • Flask和Django框架中自定义模型类的表名、父类相关问题分析

    本文实例分析了Flask和Django框架中自定义模型类的表名.父类相关问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 一. Flask和Django中定义表名(执行迁移后生成)的方式和flask是不同的: 1. Django中表名的定义方式,以代码为例说明 class User(AbstractUser): # 继承自认证系统模型类 """用户模型类""" mobile = modles.CharField(max_length=11, mix_len

  • Django框架中视图的用法

    视图层 一个视图函数,简称视图,是一个简单的 Python 函数,它接受 Web 请求并且返回 Web 响应. 响应可以是一个 HTML 页面.一个 404 错误页面.重定向页面.XML 文档.或者一张图片... 无论视图本身包含什么逻辑,都要返回响应.代码写在哪里都可以,只要在 Python 目录下面,一般放在项目的 views.py 文件中. 每个视图函数都负责返回一个 HttpResponse 对象,对象中包含生成的响应. 视图层中有两个重要的对象:请求对象(request)与响应对象(H

  • python django框架中使用FastDFS分布式文件系统的安装方法

    一.安装FastDFS 1-1:执行docker命令安装 # 安装tracker docker run -dti --network=host --name tracker -v /var/fdfs/tracker:/var/fdfs youkou1/fastdfs tracker # 安装storage docker run -dti --network=host --name storage -e TRACKER_SERVER=IP地址:22122 -v /var/fdfs/storage:

  • Django框架中序列化和反序列化的例子

    1.序列化 DRF的核心 就是 前后端分离的核心 前后端分离开发的核心: 将模型转换为json 称之为 序列化 将json转换为模型 称之为 反序列化 1.序列化器的字段 Serializer 序列化器 为了得到模型里的字段,序列化器中的字段应与模型类中的字段名一致 ''' serializers.py ''' class BookInfoSerializer(serializers.Serializer): # read_only=True 只能读 不能修改 id = serializers.

  • django框架中ajax的使用及避开CSRF 验证的方式详解

    本文实例讲述了django框架中ajax的使用及避开CSRF 验证的方式.分享给大家供大家参考,具体如下: ajax(Asynchronous Javascript And Xml) 异步javascript和XML ajax的优点 使用javascript技术向服务器发送异步请求 ajax无须刷新整个页面: 由于ajax响应的是局部页面,因此性能要高 当以get的方式向服务器发送请求: views.py def user_valid(request): name=request.GET.get

  • 自定义Django Form中choicefield下拉菜单选取数据库内容实例

    工作中遇到的问题,自定义了一个forms.form表单,某项需要作出下拉菜单,下拉菜单中的选项需要从数据库(objectForm models)中提取. form.py为: class objectForm(forms.Form): pre = choicefield(lable = "工作") 最后的解决办法: 1.定义一个函数 def get_object(request): r = [('', '----')] for obj in objectModels.objects.al

  • 解决django框架model中外键不落实到数据库问题

    在外键字段的参数中添加db_constraint=False即可,数据库中没有外键关系,代码中依然可以按照正常外键方式使用. 例如: class User(models.Model): name = models.CharField(max_length=255) room = models.ForeignKey(Room, db_constraint=False) class Room(models.Model): status = models.IntegerField(default=1)

  • django框架使用views.py的函数对表进行增删改查内容操作详解【models.py中表的创建、views.py中函数的使用,基于对象的跨表查询】

    本文实例讲述了django框架使用views.py函数对表进行增删改查内容操作.分享给大家供大家参考,具体如下: models之对于表的创建有以下几种: 一对一:ForeignKey("Author",unique=True),  OneToOneField("Author") 一对多:ForeignKey(to="Publish",to_field="id",on_delete.CASCADE) 多对多:ManyToMany

随机推荐