Django中QuerySet查询优化之prefetch_related详解

下面详细讲解“Django中QuerySet查询优化之prefetch_related详解”的完整攻略。

什么是QuerySet查询优化？

在使用Django ORM进行开发时，我们可能会遇到一些复杂的查询场景，比如查询一条记录以及其相关的N条数据。为了解决这类复杂查询场景，Django提供了QuerySet查询优化这一功能。QuerySet查询优化被定义为查询优化技术的一种，其目的是通过优化查询语句以提高数据库查询性能和代码质量。在使用QuerySet查询优化进行数据库操作的时候，我们会使用到一些优化方式，比如prefetch_related等。

prefetch_related详解

prefetch_related是一种QuerySet查询优化的方式，其作用是将当前QuerySet所涉及的关联查询全部预先加载到内存中，并且将查询结果关联上原有QuerySet。这一方式可以有效地减少数据被反复查询的次数，从而提高查询效率。

使用prefetch_related时，我们需要注意以下几点：

1. 使用时我们应该明确当前QuerySet中需要进行预加载的所有关联查询。如果不知道该使用哪些关联，在执行查询时，Django将会发起关联查询的SQL和前端视图工作表。
2. 当使用prefetch_related时，由于需要进行联合查询，系统会将被查询的对象全部读入内存中，所以如果能减少查询结果将会极大的减轻系统压力。

接下来给出两个示例，以说明prefetch_related的用法和效果。

示例1：通过列表查询用户及其所有地址

假设我们有一个用户表和一个地址表，用户表有id 和 name字段，地址表有id 和 address字段，且地址表与用户表是一对多的关系。我们要通过一个用户列表查询出列表中所包含的所有用户及其对应的所有地址，并在前端展示用户信息及其地址信息。这个查询过程我们可以采用prefetch_related进行优化，代码如下：

from django.db import models

class User(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=50)

class Address(models.Model):
    user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
    address = models.CharField(max_length=100)

# 查询所有用户及其地址
user_list = User.objects.all().prefetch_related('address_set')

for user in user_list:
    print(user.name)
    for address in user.address_set.all():
        print('\t', address.address)

在上述代码中，我们调用了User.objects.all()获取所有用户，然后使用prefetch_related('address_set')对关联的地址进行预加载，这样可以在有多个用户的情况下一次性获取所有地址，避免了N+1的问题，将查询次数从N+1次减少到2次。

示例2：通过列表查询用户及其所有地址和所有订单

假设我们有一个用户表，一个地址表，一个订单表，用户表有id 和 name字段，地址表有id 和 address字段，订单表有id 和 order_no字段，且地址表与用户表是一对多的关系，订单表与地址表是一对多的关系。我们要通过一个用户列表查询出列表中所包含的所有用户及其对应的所有地址和所有订单，并在前端展示用户信息及其地址、订单信息。这个查询过程我们同样可以采用prefetch_related进行优化，代码如下：

from django.db import models

class User(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=50)

class Address(models.Model):
    user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
    address = models.CharField(max_length=100)

class Order(models.Model):
    address = models.ForeignKey(Address, on_delete=models.CASCADE)
    order_no = models.CharField(max_length=20)

# 查询所有用户及其地址和订单
user_list = User.objects.all().prefetch_related('address_set__order_set')

for user in user_list:
    print(user.name)
    for address in user.address_set.all():
        print('\t', address.address)
        for order in address.order_set.all():
            print('\t\t', order.order_no)

在上述代码中，我们调用了User.objects.all()获取所有用户，然后使用prefetch_related('address_set__order_set')对关联的地址和订单进行预加载，这样可以在有多个用户的情况下一次性获取所有地址和订单，避免了N+1的问题，将查询次数从(N+1)*M次减少到3次。

总结

通过以上的示例，我们可以发现，使用prefetch_related可以有效地减少数据库查询的次数，从而提高查询效率。在使用prefetch_related时，我们应该明确当前QuerySet中需要进行预加载的所有关联查询，这样可以在数据量大的情况下有效地减轻系统压力。