实例详解Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化(二)

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这是本系列的第二篇,内容是 prefetch_related() 函数的用途、实现途径、以及使用方法。

本系列的第一篇在这里

3. 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。或许你会说,没有一个叫OneToManyField的东西啊。实际上 ,ForeignKey就是一个多对一的字段,而被ForeignKey关联的字段就是一对多字段了。

 

作用和方法

prefetch_related()和select_related()的设计目的很相似,都是为了减少SQL查询的数量,但是实现的方式不一样。后者是通过JOIN语句,在SQL查询内解决问题。但是对于多对多关系,使用SQL语句解决就显得有些不太明智,因为JOIN得到的表将会很长,会导致SQL语句运行时间的增加和内存占用的增加。若有n个对象,每个对象的多对多字段对应Mi条,就会生成Σ(n)Mi 行的结果表。

 

prefetch_related()的解决方法是,分别查询每个表,然后用Python处理他们之间的关系。继续以上边的例子进行说明,如果我们要获得张三所有去过的城市,使用prefetch_related()应该是这么做:

上述代码触发的SQL查询如下:

第一条SQL查询仅仅是获取张三的Person对象,第二条比较关键,它选取关系表QSOptimize_person_visitationperson_id为张三的行,然后和city表内联(INNER JOIN 也叫等值连接)得到结果表。

显然张三武汉、广州、十堰都去过。

又或者,我们要获得湖北的所有城市名,可以这样: