Django是一个基于Python的网站开发框架，一个很重要的特点就是Battery Included，简单来说就是包含了常规开发中所需要的一切东西，包括但不限于完整的ORM模型、中间件、会话处理、模板语言、路由映射、管理员站点等，大大提高了开发者的开发体验，今天要谈的东西便是属于Django ORM这块中查询集优化的内容。
在实际的开发中，模型之间经常存在复杂的关联关系。在数据量较大的情况下，默认的查询可能面临潜在的性能问题。今天我们就分享一下Django ORM的查询优化。
首先需要明确一点：
Queryset是惰性求值的。
在Django中，所有的Queryset都是惰性的，意思是当创建一个查询集的时候，并没有跟数据库发生任何交互。因此我们可以对查询集进行级联的filter等操作，只有在访问Queryset的内容的时候，Django才会真正进行数据库的访问。而多频率、复杂的数据库查询往往是性能问题最大的根源。
为了方便说明，我们定义以下model：
1 class A(models.Model): 2 foo = models.IntegerFiled() 3 4 class B(models.Model): 5 a = models.ForeignKey(A, related_name='bs')
关联关系中，外键的查询依然是惰性的。当我们通过外键获取一个关联对象的时候，实际上默认获取的是关联对象的ID。这种情况适用于只需要ID而不需要实际的关联对象的场景，这点在Django的文档中有相关说明：
If you only need a foreign key value, use the foreign key value that is already on the object you’ve got, rather than getting the whole related object and taking its primary key.
不过我们实际开发中，往往需要访问到外键对象的其他属性。如果按照默认的查询方式去遍历取值，那么会造成多次的数据库查询，效率可想而知。
select_related和prefetch_related正是为了解决这个问题，他们可以达到这样的目的：在查询对象集合的时候，把指定的外键对象也一并完整查询加载，避免后续的重复查询。
因此，我们可以通过下面的方式来获取B的外键关系对象A的信息：
1 b = B.objects.select_related('a').all() 2 3 for temp_b in b: 4 print temp_b.a.foo
以上方式，实际上只会触发一次数据库查询，会极大的提升查询性能。
prefetch_related效果和select_related类似，不过使用的场景不同：
1，select_related适用于外键和多对一的关系查询；
2，prefetch_related适用于一对多或者多对多的查询。