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。
假定一个个人信息系统,需要记录系统中各个人的故乡、居住地、以及到过的城市。数据库设计如下:
models.py 内容:
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
PS:
注1:创建的app名为“QSOptimize”
注2:为了简化起见,qsoptimize_province 表中只有2条数据:湖北省和广东省,qsoptimize_city表中只有三条数据:武汉市、十堰市和广州市
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。
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:
>>> zhangs = Person.objects.prefetch_related('visitation').get(firstname=u"张",lastname=u"三") >>> for city in zhangs.visitation.all() : ... print city ...
上述代码触发的SQL查询如下:
SELECT `QSOptimize_person`.`id`, `QSOptimize_person`.`firstname`, `QSOptimize_person`.`lastname`, `QSOptimize_person`.`hometown_id`, `QSOptimize_person`.`living_id` FROM `QSOptimize_person` WHERE (`QSOptimize_person`.`lastname` = '三' AND `QSOptimize_person`.`firstname` = '张'); SELECT (`QSOptimize_person_visitation`.`person_id`) AS `_prefetch_related_val`, `QSOptimize_city`.`id`, `QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id` FROM `QSOptimize_city` INNER JOIN `QSOptimize_person_visitation` ON (`QSOptimize_city`.`id` = `QSOptimize_person_visitation`.`city_id`) WHERE `QSOptimize_person_visitation`.`person_id` IN (1);
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_visitation中person_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。
+----+-----------+----------+-------------+-----------+
| id | firstname | lastname | hometown_id | living_id |
+----+-----------+----------+-------------+-----------+
| 1 | 张 | 三 | 3 | 1 |
+----+-----------+----------+-------------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
+-----------------------+----+-----------+-------------+ | _prefetch_related_val | id | name | province_id | +-----------------------+----+-----------+-------------+ | 1 | 1 | 武汉市 | 1 | | 1 | 2 | 广州市 | 2 | | 1 | 3 | 十堰市 | 1 | +-----------------------+----+-----------+-------------+ 3 rows in set (0.00 sec)
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:
>>> hb = Province.objects.prefetch_related('city_set').get(name__iexact=u"湖北省") >>> for city in hb.city_set.all(): ... city.name ...
触发的SQL查询:
SELECT `QSOptimize_province`.`id`, `QSOptimize_province`.`name` FROM `QSOptimize_province` WHERE `QSOptimize_province`.`name` LIKE '湖北省' ; SELECT `QSOptimize_city`.`id`, `QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id` FROM `QSOptimize_city` WHERE `QSOptimize_city`.`province_id` IN (1);
得到的表:
+----+-----------+ | id | name | +----+-----------+ | 1 | 湖北省 | +----+-----------+ 1 row in set (0.00 sec) +----+-----------+-------------+ | id | name | province_id | +----+-----------+-------------+ | 1 | 武汉市 | 1 | | 3 | 十堰市 | 1 | +----+-----------+-------------+ 2 rows in set (0.00 sec)
prefetch_related()在Django < 1.7 只有这一种用法。和select_related()一样,prefetch_related()也支持深度查询,例如要获得所有姓张的人去过的省:
>>> zhangs = Person.objects.prefetch_related('visitation__province').filter(firstname__iexact=u'张') >>> for i in zhangs: ... for city in i.visitation.all(): ... print city.province ...
触发的SQL:
SELECT `QSOptimize_person`.`id`, `QSOptimize_person`.`firstname`, `QSOptimize_person`.`lastname`, `QSOptimize_person`.`hometown_id`, `QSOptimize_person`.`living_id` FROM `QSOptimize_person` WHERE `QSOptimize_person`.`firstname` LIKE '张' ; SELECT (`QSOptimize_person_visitation`.`person_id`) AS `_prefetch_related_val`, `QSOptimize_city`.`id`, `QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id` FROM `QSOptimize_city` INNER JOIN `QSOptimize_person_visitation` ON (`QSOptimize_city`.`id` = `QSOptimize_person_visitation`.`city_id`) WHERE `QSOptimize_person_visitation`.`person_id` IN (1, 4); SELECT `QSOptimize_province`.`id`, `QSOptimize_province`.`name` FROM `QSOptimize_province` WHERE `QSOptimize_province`.`id` IN (1, 2);
获得的结果:
+----+-----------+----------+-------------+-----------+ | id | firstname | lastname | hometown_id | living_id | +----+-----------+----------+-------------+-----------+ | 1 | 张 | 三 | 3 | 1 | | 4 | 张 | 六 | 2 | 2 | +----+-----------+----------+-------------+-----------+ 2 rows in set (0.00 sec) +-----------------------+----+-----------+-------------+ | _prefetch_related_val | id | name | province_id | +-----------------------+----+-----------+-------------+ | 1 | 1 | 武汉市 | 1 | | 1 | 2 | 广州市 | 2 | | 4 | 2 | 广州市 | 2 | | 1 | 3 | 十堰市 | 1 | +-----------------------+----+-----------+-------------+ 4 rows in set (0.00 sec) +----+-----------+ | id | name | +----+-----------+ | 1 | 湖北省 | | 2 | 广东省 | +----+-----------+ 2 rows in set (0.00 sec)
值得一提的是,链式prefetch_related会将这些查询添加起来,就像1.7中的select_related那样。
要注意的是,在使用QuerySet的时候,一旦在链式操作中改变了数据库请求,之前用prefetch_related缓存的数据将会被忽略掉。这会导致Django重新请求数据库来获得相应的数据,从而造成性能问题。这里提到的改变数据库请求指各种filter()、exclude()等等最终会改变SQL代码的操作。而all()并不会改变最终的数据库请求,因此是不会导致重新请求数据库的。
举个例子,要获取所有人访问过的城市中带有“市”字的城市,这样做会导致大量的SQL查询:
plist = Person.objects.prefetch_related('visitation') [p.visitation.filter(name__icontains=u"市") for p in plist]
因为数据库中有4人,导致了2+4次SQL查询:
SELECT `QSOptimize_person`.`id`, `QSOptimize_person`.`firstname`, `QSOptimize_person`.`lastname`, `QSOptimize_person`.`hometown_id`, `QSOptimize_person`.`living_id` FROM `QSOptimize_person`; SELECT (`QSOptimize_person_visitation`.`person_id`) AS `_prefetch_related_val`, `QSOptimize_city`.`id`, `QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id` FROM `QSOptimize_city` INNER JOIN `QSOptimize_person_visitation` ON (`QSOptimize_city`.`id` = `QSOptimize_person_visitation`.`city_id`) WHERE `QSOptimize_person_visitation`.`person_id` IN (1, 2, 3, 4); SELECT `QSOptimize_city`.`id`, `QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id` FROM `QSOptimize_city` INNER JOIN `QSOptimize_person_visitation` ON (`QSOptimize_city`.`id` = `QSOptimize_person_visitation`.`city_id`) WHERE(`QSOptimize_person_visitation`.`person_id` = 1 AND `QSOptimize_city`.`name` LIKE '%市%' ); SELECT `QSOptimize_city`.`id`, `QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id` FROM `QSOptimize_city` INNER JOIN `QSOptimize_person_visitation` ON (`QSOptimize_city`.`id` = `QSOptimize_person_visitation`.`city_id`) WHERE (`QSOptimize_person_visitation`.`person_id` = 2 AND `QSOptimize_city`.`name` LIKE '%市%' ); SELECT `QSOptimize_city`.`id`, `QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id` FROM `QSOptimize_city` INNER JOIN `QSOptimize_person_visitation` ON (`QSOptimize_city`.`id` = `QSOptimize_person_visitation`.`city_id`) WHERE (`QSOptimize_person_visitation`.`person_id` = 3 AND `QSOptimize_city`.`name` LIKE '%市%' ); SELECT `QSOptimize_city`.`id`, `QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id` FROM `QSOptimize_city` INNER JOIN `QSOptimize_person_visitation` ON (`QSOptimize_city`.`id` = `QSOptimize_person_visitation`.`city_id`) WHERE (`QSOptimize_person_visitation`.`person_id` = 4 AND `QSOptimize_city`.`name` LIKE '%市%' );
详细分析一下这些请求事件。
众所周知,QuerySet是lazy的,要用的时候才会去访问数据库。运行到第二行Python代码时,for循环将plist看做iterator,这会触发数据库查询。最初的两次SQL查询就是prefetch_related导致的。
虽然已经查询结果中包含所有所需的city的信息,但因为在循环体中对Person.visitation进行了filter操作,这显然改变了数据库请求。因此这些操作会忽略掉之前缓存到的数据,重新进行SQL查询。
但是如果有这样的需求了应该怎么办呢?在Django >= 1.7,可以通过下一节的Prefetch对象来实现,如果你的环境是Django < 1.7,可以在Python中完成这部分操作。
plist = Person.objects.prefetch_related('visitation') [[city for city in p.visitation.all() if u"市" in city.name] for p in plist]
在Django >= 1.7,可以用Prefetch对象来控制prefetch_related函数的行为。
注:由于我没有安装1.7版本的Django环境,本节内容是参考Django文档写的,没有进行实际的测试。
Prefetch对象的特征:
继续上面的例子,获取所有人访问过的城市中带有“武”字和“州”的城市:
wus = City.objects.filter(name__icontains = u"武") zhous = City.objects.filter(name__icontains = u"州") plist = Person.objects.prefetch_related( Prefetch('visitation', queryset = wus, to_attr = "wu_city"), Prefetch('visitation', queryset = zhous, to_attr = "zhou_city"),) [p.wu_city for p in plist] [p.zhou_city for p in plist]
顺带一提,Prefetch对象和字符串参数可以混用。
可以通过传入一个None来清空之前的prefetch_related。就像这样:
>>> prefetch_cleared_qset = qset.prefetch_related(None)
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