selecte_related 函数优化查询

参考链接: https://blog.csdn.net/secretx/article/details/43964607

在数据库有外键的时候,使用select_related()和prefech_related()可以很好地减少数据库请求的次数, 从而提高性能

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:

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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):

select_related():

对于一对一(OnetoOneField)和外键字段(ForeignKey),可以使用select_related来对比QuerySet进行优化:

在对QuerySet使用select_related()函数后,Django会获取相应外键对应的对象,从而在之后需要的地方不必在查询数据库,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:

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citys = City.objects.all()
>>> for 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,在本例子中,因为3个city对象就导致了4次SQL查询:

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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 ;

如果我们使用select_related()函数:

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citys = City.objects.select_related().all()
>>> for in citys:
...   print c.province

就只有一次SQL查询,虽然大大减少了SQL查询的次数:

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SELECT `QSOptimize_city`.`id`, `QSOptimize_city`.`name`,
`QSOptimize_city`.`province_id`, `QSOptimize_province`.`id`, `QSOptimize_province`.`name`
FROM`QSOptimize_city`
INNER JOIN `QSOptimize_province` ON (`QSOptimize_city`.`province_id` = `QSOptimize_province`.`id`) ;

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:

  1. >>> zhangs = Person.objects.select_related('living__province').get(firstname=u"张",lastname=u"三")
  2. >>> zhangs.living.province

触发的SQL查询如下:

  1. SELECT `QSOptimize_person`.`id`, `QSOptimize_person`.`firstname`,
  2. `QSOptimize_person`.`lastname`, `QSOptimize_person`.`hometown_id`, `QSOptimize_person`.`living_id`,
  3. `QSOptimize_city`.`id`, `QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id`, `QSOptimize_province`.`id`,
  4. `QSOptimize_province`.`name`
  5. FROM `QSOptimize_person`
  6. INNER JOIN `QSOptimize_city` ON (`QSOptimize_person`.`living_id` = `QSOptimize_city`.`id`)
  7. INNER JOIN `QSOptimize_province` ON (`QSOptimize_city`.`province_id` = `QSOptimize_province`.`id`)
  8. 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:

  1. >>> zhangs.hometown.province
  2.  
  3. SELECT `QSOptimize_city`.`id`, `QSOptimize_city`.`name`,
  4. `QSOptimize_city`.`province_id`
  5. FROM `QSOptimize_city`
  6. WHERE `QSOptimize_city`.`id` = 3 ;
  7.  
  8. SELECT `QSOptimize_province`.`id`, `QSOptimize_province`.`name`
  9. FROM `QSOptimize_province`
  10. 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:

  1. >>> zhangs = Person.objects.select_related('hometown__province','living__province').get(firstname=u"张",lastname=u"三")
  2. >>> zhangs.hometown.province
  3. >>> 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:

  1. >>> zhangs = Person.objects.select_related('hometown__province').select_related('living__province').get(firstname=u"张",lastname=u"三")
  2. >>> zhangs.hometown.province
  3. >>> 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:

    1.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。
    2.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

1.select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。
2.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。
3.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。
4.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。
5.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。
6.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。

7.只能写字段名在自己这边的字段。

原文地址:https://www.cnblogs.com/ltyc/p/14694530.html