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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。
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：
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from django.db import modelsclass Province(models.Model): name = models.CharField(max_length=10) def __unicode__(self): return self.nameclass City(models.Model): name = models.CharField(max_length=5) province = models.ForeignKey(Province) def __unicode__(self): return self.nameclass 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
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
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：
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>>> 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：
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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 ; |
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：
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>>> 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：
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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`) ; |
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：
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+----+-----------+-------------+----+-----------+| 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) |
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：
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>>> 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：
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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。
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+----+-----------+----------+-------------+-----------+----+-----------+-------------+----+-----------+| 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：
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>>> zhangs.hometown.province |
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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：
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>>> 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：
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>>> 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。
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：
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>>> 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’)
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：
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原文地址：http://www.cnblogs.com/dasydong/p/4496588.html
