标签:tab 额外 获取 机制 The cache style queryset 特性
book_list=models.Book.objects.all() print(book_list) #<QuerySet [<Book: python>, <Book: go>]> book_list[0:1] #<QuerySet [<Book: python>]>
book_list=models.Book.objects.all() for obj in queryset: print(obj.title,obj.price)
创建查询集不会带来任何数据库的访问,对这个查询集求值时,才会真正运行这个查询
query = Person.objects.filter(first_name="Dave") queryset=Book.objects.all() 此时只是创建了查询集query,并没有运行,因此并没有执行相应的sql语句 要真正从数据库获得数据,需要遍历queryset: for article in queryset: print(article.title) # hits database print(queryset) # hits database 对queryset进行了查询,sql语句执行
当遍历queryset时,所有匹配的记录会从数据库获取,然后转换成Django的model。这些model会保存在queryset内置的cache中,
如果再次遍历这个queryset,将直接使用缓存中的结果
执行下列代码,queryset执行两次,但sql只执行了一次
queryset=Book.objects.all() for obj in queryset: print(obj.title) for obj1 in queryset: print(obj1.title)
使用同一查询集,sql只执行一次
queryResult=models.Book.objects.all() print([a.title for a in queryResult]) print([a.create_time for a in queryResult])
执行下列代码,queryset执行两次,sql执行了两次
for obj in Book.objects.all(): print(obj.title) for obj1 in Book.objects.all(): print(obj1.title)
重复获取查询集对象中一个特定的索引需要每次都查询数据库
queryset = Entry.objects.all() print queryset[5] # Queries the database print queryset[5] # Queries the database again
queryset=models.Book.objects.all() if book_list: #执行sql,查询数据库 for obj in queryset: print(obj.title)
2.当需求只是否判断数据是否存在,而不需要遍历所有的数据。这种情况,简单的使用if语句进行判断也会完全执行整个queryset
并且把数据放入cache
queryset=models.Book.objects.all() if book_list: #我们并不需要所有的数据,但是ORM仍然会获取所有记录! print("ok") 用exists()方法来检查是否有数据: queryset=models.Book.objects.all() if book_list.exists(): # 没有数据从数据库获取,从而节省了带宽和内存。只取第一条内容 print("ok")
3.处理成千上万的记录时,将它们一次装入内存是很浪费的。更糟糕的是,巨大的queryset可能会锁住系统进程,让你的程序濒临崩溃。
要避免在遍历数据的同时产生queryset cache,可以使用iterator()方法来获取数据,处理完数据就将其丢弃
queryset = Book.objects.all() iter=queryset.iterator() 可以一次只从数据库获取少量数据,这样可以节省内存 print(type(iter)) <class ‘generator‘> 生成器 for obj in iter: print(obj.title) 再次遍历没有打印,因为迭代器已经在上一次遍历(next)到最后一次了,没得遍历了 for obj in iter: print(obj.title)
queryset的cache是用于减少程序对数据库的查询, 使用exists()和iterator()方法可以优化程序对内存的使用。不过,由于它们并不会生成queryset cache
可能会造成额外的数据库查询。
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