Django ORM 优化之select_related

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select_related()这个函数的作用。

《Django ORM 优化之select_related》 image.png

Model.py

from django.db import models
 
class Province(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=10)
    def __unicode__(self):
        return self.name
 
class City(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=5)
    province = models.ForeignKey(Province)
    def __unicode__(self):
        return self.name
 
class 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

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

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:

>>> 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nk+1次SQL查询。例如有3个city,每个city有1个外键,也就是1+31(也就是先把city都找出来,然后根据每一个条数据的外键再依次查找)。如下所示:

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,会有如下效果:

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:

<code>
+—-+———–+————-+—-+———–+
| 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)
</code>

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的字段名,以及外键的外键的字段名…。若要选择外键的外键需要使用两个下划线“__”来连接。
如下实例,获得张三的现居省份,可以用如下方式:

>>> 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:

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。
<code>
+—-+———–+———-+————-+———–+—-+———–+————-+—-+———–+
| 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)
</code>

注意: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。

>>> zhangs.hometown.province
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:

>>> 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:

>>> zhangs = Person.objects.select_related('hometown__province').select_related('living__province').get(firstname=u"张",lastname=u"三")
>>> zhangs.hometown.province
>>> zhangs.living.province

当然,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

elect_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:

>>> 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’)

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。

本文参考来源 http://blog.jobbole.com/74881/

    原文作者:lxy_悦
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/937464304096
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