实例详解Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化(一)

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。

1. 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:

20140804002519328

Models.py 内容如下:

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

2. select_related()

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

作用和方法

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:

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:

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:

就只有一次SQL查询,显然大大减少了SQL查询的次数:

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:

 

使用方法

函数支持如下三种用法:
*fields 参数

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:

触发的SQL查询如下:

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。

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:

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:

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:

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:

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。
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关于作者:熊铎

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