本文介绍: 将会根据外键关系(注意: 仅限单对单和单对多关系),在执行查询语句时候通过创建一条包含SQL inner join操作的SELECT语句一次性获得主对象相关对象的信息对于多对多字段,你不能使用select_related方法,这样做是为了避免对多对多字段执行JOIN操作从而造成最后的表非常大。Django提供了prefect_related方法解决这个问题prefect_related用于多对多关系字段,也可用于反向外键关系(related_name)。都作用queryset对象上面。

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1. 介绍

select_related

将会根据外键关系(注意: 仅限单对单和单对多关系),在执行查询语句的时候通过创建一条包含SQL inner join操作的SELECT语句来一次性获得主对象及相关对象的信息

prefetch_related

对于多对多字段,你不能使用select_related方法,这样做是为了避免对多对多字段执行JOIN操作从而造成最后的表非常大。

Django提供了prefect_related方法解决这个问题

prefect_related用于多对多关系字段,也可用于反向外键关系(related_name)。

相同点:

作用queryset对象上面

注意点:

2. 使用

from django.db import models


class UserInfo(models.Model):
    username = models.CharField(verbose_name='用户名', max_length=225)

    def __str__(self):
        return self.username


class Tag(models.Model):
    name = models.CharField(verbose_name='标签名称', max_length=225)

    def __str__(self):
        return self.name


class Article(models.Model):
    title = models.CharField(verbose_name='标题', max_length=225)
    content = models.CharField(verbose_name='内容', max_length=225)
    # 外键
    username = models.ForeignKey(verbose_name='用户', to='UserInfo', on_delete=models.DO_NOTHING)
    tag = models.ManyToManyField(verbose_name='标签', to='Tag')

    def __str__(self):
        return self.title

2.1 原生查询

2.1.1 代码

def article_list(request):
    if request.method == 'GET':
        # select_related---->queryset
        article_queryset = models.Article.objects.all()
        return render(request, 't2.html', context={'article_queryset': article_queryset})

2.1.2 图示

2.1.3 查询解释 

1.从图示我们可以看出来,一共进行13次查询,且有10次重复的!!!

原因是:当我们一次查询时,返回的值,只有文章对象,对于标签以及用户,并没有查询,当前界面需要两个时,每循环一次,就会去数据库查询一次

2.为了避免重复查询,django提供select_relatedprefetch_related方法来提升数据库查询效率,类似于SQL的JOIN方法。

3.效果就是当第一次查询时,进行连表,一次性把所有数据全部查询到

2.2 使用select_related

2.2.2 代码

from django.shortcuts import render

from blog import models


def article_list(request):
    if request.method == 'GET':
        # select_related---->queryset
        article_queryset = models.Article.objects.all().select_related('tag', 'username')
        return render(request, 't2.html', context={'article_queryset': article_queryset})

2.2.3 图示

 2.2.4 解释

可以看到现在只有三次查询,耗时大大减少

 2.2.5 其他常用用法

# 获取id=1的文章对象同时,获取相关username信息
Article.objects.select_related('username').get(id=1)

# 获取id=1的文章对象同时,获取其相关作者名字信息
Article.objects.select_related('username__username').get(id=1)

# 获取id=1的文章对象同时,获取其相关tag相关作者名字信息。下面方法等同。
# 方式一:
Article.objects.select_related('tag', 'username__username').get(id=1)
# 方式二:
Article.objects.select_related('tag').select_related('username__username').get(id=1)

# 使用select_related()可返回所有相关主键信息。all()非必需。
Article.objects.all().select_related()

# 获取Article信息同时获取username信息filter方法和selected_related方法顺序不重要。
# 方式一:
Article.objects.filter(tag__gt=3).select_related('username')
# 方式二:
Article.objects.select_related('username').filter(tag__gt=3)

2.3. 使用prefetch_related方法

对于多对多字段,你不能使用select_related方法,这样做是为了避免对多对多字段执行JOIN操作从而造成最后的表非常大。

2.3.1 常用的案例

articles = Article.objects.all().select_related('category').prefecth_related('tags')

# 文章列表及每篇文章tags对象名字信息
Article.objects.all().prefetch_related('tags__name')

# 获取id=13的文章对象同时,获取其相关tags信息
Article.objects.prefetch_related('tags').get(id=13)

# 获取文章列表及每篇文章相关的名字以P开头的tags对象信息
Article.objects.all().prefetch_related(
    Prefetch('tags', queryset=Tag.objects.filter(name__startswith="P"))
)

# 文章列表及每篇文章的名字以P开头的tags对象信息, 放在article_p_tag列表
Article.objects.all().prefetch_related(
    Prefetch('tags', queryset=Tag.objects.filter(name__startswith="P")),
to_attr='article_p_tag'
)

本文参考

Django基础(29): select_related和prefetch_related的用法与区别 (qq.com)

https://cn.bing.com/ck/a?!&&p=e0abbfe758bda72aJmltdHM9MTY2MjI0OTYwMCZpZ3VpZD0wZDM2NTliMy1hZDc5LTYwY2YtMDk4Mi00YmI2YWM1NzYxNmMmaW5zaWQ9NTEzNA&ptn=7&hsh=3&fclid=0d3659b3-ad79-60cf-0982-4bb6ac57616c&u=a1aHR0cHM6Ly93d3cuY25ibG9ncy5jb20vY2NvcnovcC82MDk3MTcxLmh0bWw&ntb=1 https://cn.bing.com/ck/a?!&&p=f1ee206eac3dcc27JmltdHM9MTY2MjI0OTYwMCZpZ3VpZD0wZDM2NTliMy1hZDc5LTYwY2YtMDk4Mi00YmI2YWM1NzYxNmMmaW5zaWQ9NTE1Nw&ptn=7&hsh=3&fclid=0d3659b3-ad79-60cf-0982-4bb6ac57616c&u=a1aHR0cHM6Ly93d3cuY25ibG9ncy5jb20vd2FuZ3l1ZTA5MjUvcC8xMTExODczOS5odG1s&ntb=1

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_52385631/article/details/126695685

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