Django之Model操作之select_related和prefetch_related【ORM篇八】

最新推荐文章于 2025-03-11 22:42:04 发布
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分类专栏： Django Django之model篇【二】
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Burgess_zheng/article/details/86603912
本文详细介绍了Django中用于优化数据库查询的`select_related()`和`prefetch_related()`方法，通过实例解析它们的工作原理、使用场景和性能优化。通过理解这两者如何减少数据库请求，提升应用性能。

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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
 

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Django学习第三天：ORM的查询操作详解
百锦再的博客
12-04 1万+
Django ORM 提供了非常强大的查询功能，能满足绝大多数查询需求。通过filter()exclude()annotate()等方法，开发者可以轻松进行各种数据查询和聚合操作。此外，Django ORM 还提供了性能优化工具，如和，帮助开发者减少数据库查询次数，提高应用性能。掌握这些查询操作后，你就能在 Django 中实现高效且灵活的数据库查询。
django之select_related、prefetch_related
白切鸡 PYTHON
04-29 1553
Django表查询优化
Django ORM中select_related的作用
I_jump的博客
11-19 716
1. 我们基于以下模型来分析select_related的作用。 class Person(models.Model); name = models.CharField(max_length=30) age = models.IntegerField() class Book(models.Model): person = models.ForeignKey(Perso...
实例详解Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化（一）
搞搞Android 玩玩前端
08-04 7021
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。
实例详解Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化（三）
搞搞Android 玩玩前端
08-16 5311
这是本系列的最后一篇，主要是select_related() 和 prefetch_related() 的最佳实践。
实例详解Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化（二）
搞搞Android 玩玩前端
08-05 6441
这是本系列的第二篇，讲prefetch_related()函数的用途、实现途径、以及使用方法。
Django models对象的select_related方法（减少查询次数）
weixin_30362801的博客
08-30 153
表结构 先创建一个新的app python manage.py startapp test01 在settings.py注册一下app INSTALLED_APPS = ( 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.ses...
Django ORM查询优化：select_related与prefetch_related详解
Leon_Jinhai_Sun的博客
01-06 384
Django ORM查询优化：select_related与prefetch_related详解
Django ORM 预加载优化：prefetch_related 和 Prefetch 示例
Leon_Jinhai_Sun的博客
12-25 422
Django ORM 预加载优化：prefetch_related 和 Prefetch 示例
select_related与prefetch_related django ORM查询速度优化
jiangbo721的博客
06-12 509
深入select_related与prefetch_related函数 原文：https://www.cnblogs.com/tuifeideyouran/p/4232028.html 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. 下面是数据库设计图 models.py如下: from...
Django的prefetch_related查询学习笔记
一个有趣、有料、有内涵的地方!
07-03 264
prefetch_related() 对于多对多字段（ManyToManyField）和一对多字段，可以使用prefetch_related()来进行优化。或许你...
NO.53------Django model 之 select_related()
ghl1390490928的博客
06-22 316
1、主要用于一对一、一对多关系的优化 class Province(models.Model): name = models.CharField(max_length=10) class City(models.Model): name = models.CharField(max_length=5) province = models.ForeignKey(Provi...
Django select_related()方法
人生苦短，何妨一试
07-15 1040
select_related()是Django ORM（对象关系映射）中的一种查询优化方法，主要用于减少数据库查询次数，提高查询效率。当你在查询一个模型实例时，如果这个实例有ForeignKey关联到其他模型，那么select_related()可以帮助你在一次数据库查询中同时获取到这些关联模型的数据。
Django select_related的使用方法
qq_39388986的博客
03-23 917
使用select_related方法可以避免在查询外键关联对象时反复查询数据库的情况，提高了查询效率。在实际开发中，需要根据具体情况来决定是否使用select_related方法进行查询优化。
Django-ORM-select_related
hugh_博客标题
03-11 730
如何实现“只发起一次查询，包含所有相关作者信息”对于掌握Django的查询优化至关重要。它通过SQL的JOIN操作，在单个查询中获取相关对象的数据，从而减少数据库查询次数。时，Django会在后台构造一个包含JOIN的SQL语句，一次性从数据库中获取所有需要的数据。操作将主查询和相关模型的查询合并为一个单一的数据库查询。将查询结果分批加载，每次只处理一部分数据，避免一次性加载所有记录。：将读操作和写操作分离到不同的数据库实例，提升查询性能。：只需要执行一次SQL查询，就可以获取所有相关的数据。
django ORM优化之select_related
年华终归属时光的博客
03-07 1161
本文转载自https://www.douban.com/note/533925129/ 版权归作者所有，任何形式转载请联系作者。 作者：petanne（来自豆瓣） 来源：https://www.douban.com/note/533925129/ 补充：django1.5版本之后已经将select_related的**kwargs即depth删除了，递归机制与之前相同，即fields不传参数的...
Django ORM中的select_related和预加载数据
Leon_Jinhai_Sun的博客
01-10 468
Django ORM中的select_related和预加载数据
Django-ORM-prefetch_related
hugh_博客标题
03-11 1034
Author和Book。一个作者可以写多本书，一本书也可以有多个作者（多对多关系）。是 Django ORM 提供的一个强大的查询优化工具，特别适用于处理多对多和一对多关系中的 N+1 查询问题。通过预先加载关联对象，能够显著减少数据库查询次数，提高应用的性能。在使用时，需要根据具体的业务场景选择合适的预取策略，并注意内存消耗等问题，以达到最佳的优化效果。希望通过以上的解释和示例，你对有了更深入的理解！
select_related
最新发布
07-22
<think>我们正在讨论Django ORM中的select_related，这是一个用于优化数据库查询的重要方法。根据引用[2]和引用[3]，select_related主要用于一对一（OneToOneField）和外键（ForeignKey）关系，它通过SQL的JOIN操作在单个查询中获取相关对象的数据，从而减少数据库查询次数。 ### 使用方法 1. **基本用法**：在查询集（QuerySet）上调用`select_related()`方法，可以指定一个或多个字段名（使用字符串）。例如： ```python # 获取所有书籍，并同时获取每本书的作者（外键关系） books = Book.objects.select_related('author').all() ``` 这样，当你访问`book.author`时，不会再次查询数据库，因为作者信息已经在第一次查询中通过JOIN获取。 2. **链式关系**：如果需要获取关联对象的关联对象，可以使用双下划线`__`来指定关系链。例如： ```python # 获取书籍，并同时获取作者以及作者所在的城市（假设作者有一个外键指向城市） books = Book.objects.select_related('author__city').all() ``` 3. **无参数调用**：如果不带任何参数调用`select_related()`，Django会尽可能深地递归所有关系。但要注意，这可能导致巨大的结果集和性能问题，尤其是当关系很深时。 4. **depth参数**（Django 1.7+）：可以通过`depth`参数指定递归的深度。例如： ```python # 只递归一层关系 books = Book.objects.select_related(depth=1).all() ``` 这只会获取直接关联的对象，而不会获取关联对象的关联对象。 ### 最佳实践 1. **明确指定字段**：避免使用无参数的`select_related()`，因为它可能获取大量不必要的数据。应明确指定需要预取的字段。 2. **避免过深的链**：虽然`select_related('a__b__c')`可以获取多级关系，但要注意： - 它会产生复杂的JOIN操作，可能降低查询性能。 - 如果链的某一部分为空（比如`a`不存在），则后续的`b`和`c`也无法获取。 3. **注意数据量**：`select_related`会一次性将相关对象的数据全部加载到内存中。如果关联的数据量很大（例如，一本书有上万个作者），这可能导致内存问题。此时，可以考虑使用`prefetch_related`（它通过两个独立的查询来避免JOIN的复杂性）。 4. **与`prefetch_related`区分**：`select_related`使用SQL JOIN，适合一对一和外键关系。而`prefetch_related`适合多对多（ManyToManyField）和一对多（ForeignKey的反向查询）关系，它通过分开查询再组合结果来实现。 5. **性能测试**：使用Django的`django.db.connection.queries`来检查实际执行的SQL语句，确保`select_related`确实减少了查询次数。 ### 示例场景 假设有以下模型： ```python class Author(models.Model): name = models.CharField(max_length=100) city = models.ForeignKey('City', on_delete=models.CASCADE) class Book(models.Model): title = models.CharField(max_length=100) author = models.ForeignKey(Author, on_delete=models.CASCADE) class City(models.Model): name = models.CharField(max_length=100) ``` **需求**：获取所有书籍，并打印每本书的作者及其所在城市名称。 **优化前**（N+1查询问题）： ```python books = Book.objects.all() for book in books: print(book.author.name) # 每次循环都会查询Author表 print(book.author.city.name) # 每次循环都会查询City表 ``` **优化后**（使用`select_related`）： ```python books = Book.objects.select_related('author__city').all() for book in books: print(book.author.name) # 无额外查询 print(book.author.city.name) # 无额外查询 ``` 这样，整个循环只执行一次数据库查询（通过JOIN操作获取了Book、Author和City的所有相关数据）。 ### 注意事项 - 在Django 1.7之前，链式调用`select_related`（如`.select_related('a').select_related('b')`）会导致前一个被覆盖，只保留最后一个。从Django 1.7开始，链式调用等同于传递多个参数（`.select_related('a', 'b')`）[^2]。 - 使用`values()`或`values_list()`时，`select_related`可能不会生效，因为这两个方法只获取指定字段，而`select_related`需要获取整个对象。 通过合理使用`select_related`，可以显著减少数据库查询次数，提高应用性能。 §§相关问题§§ 1. Django ORM中`prefetch_related`和`select_related`有什么区别？ 2. 如何诊断Django ORM的查询性能问题？ 3. 在Django中，如何避免使用`select_related`导致的内存溢出？ 4. 除了`select_related`和`prefetch_related`，还有哪些Django ORM的优化技巧？</think>### Django ORM `select_related` 使用指南 #### 一、核心作用 `select_related` 用于优化 **一对一（`OneToOneField`）** 和 **外键（`ForeignKey`）** 关系的查询。它通过 **SQL JOIN** 在单次查询中获取关联对象数据，避免后续访问时的额外数据库查询（N+1问题）[^2][^3]。 #### 二、基础语法 ```python # 基本用法：获取Book及其关联的author对象 books = Book.objects.select_related('author').all() # 链式关系：获取Book→author→city（跨多级外键） books = Book.objects.select_related('author__city').all() ``` #### 三、关键特性 1. **JOIN操作** 生成单条SQL语句，通过`LEFT OUTER JOIN`关联表（查看实际SQL：`print(books.query)`）[^2]。 2. **递归深度控制**（Django 1.7+） ```python # 只递归1层：获取直接关联对象 Book.objects.select_related(depth=1) ``` 3. **字段级优化**（实际无效） ⚠️ 注意：`select_related('author__name')` 会加载**整个author对象**，而非仅`name`字段（Django 1.9+已验证）[^1]。 #### 四、最佳实践 1. **明确指定字段** 避免无参数调用（`select_related()`），可能加载不必要数据： ```python # 推荐：精确指定关联路径 Book.objects.select_related('author', 'publisher') ``` 2. **多级关联优化** ```python # 获取三层级联数据：出版社→城市→国家 Book.objects.select_related('publisher__city__country') ``` 3. **配合`only()`减少字段** 结合使用以限制返回字段： ```python Book.objects.select_related('author').only('title', 'author__name') ``` 4. **避免与`prefetch_related`混淆** | 场景 | `select_related` | `prefetch_related` | |---------------------|------------------------|--------------------------| | 关系类型 | 一对一/外键 | 多对多/反向外键 | | 查询机制 | SQL JOIN | 分开查询+Python拼接 | | 性能影响 | 减少查询次数 | 减少查询次数但数据量可能大| #### 五、性能对比示例 **优化前（N+1问题）**： ```python books = Book.objects.all() # 1次查询 for book in books: print(book.author.name) # 每次循环1次查询 → 总计N+1次 ``` **优化后**： ```python books = Book.objects.select_related('author').all() # 1次JOIN查询 for book in books: print(book.author.name) # 无额外查询 ``` #### 六、使用场景 ✅ **适用**： - 需频繁访问外键/一对一对象的属性 - 已知关联对象会被使用时（如模板中渲染`book.author.email`） ❌ **不适用**： - 多对多关系（用`prefetch_related`） - 关联数据极少访问时（可能增加不必要开销） > 经验：对高频访问的**深度≤3**的外键链使用`select_related`，复杂场景结合`prefetch_related`[^2][^3]。
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