pythonのdjango select_related 和 prefetch_related()

pythonのdjango select_related 和 prefetch_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次数，从而提高性能。

（1）select_related()当执行它的查询时它沿着外键关系查询关联的对象数据。它会生成一个复杂的查询并引起性能的消耗，但是在以后使用外键关系时将不需要数据库查询。
（2）prefetch_related()返回的也是QuerySet，它将在单个批处理中自动检索每个指定查找的对象。这具有与select_related类似的目的，两者都被设计为阻止由访问相关对象而导致的数据库查询的泛滥，但是策略是完全不同的。
（3）select_related通过创建SQL连接并在SELECT语句中包括相关对象的字段来工作。因此，select_related在同一数据库查询中获取相关对象。然而，为了避免由于跨越“多个'关系而导致的大得多的结果集，select_related限于单值关系 -外键和一对一关系。
（4）prefetch_related，另一方面，为每个关系单独查找，并在Python中“加入”。这允许它预取多对多和多对一对象，除了外键和一对一关系，它们不能使用select_related来完成。

依据图示，编写model代码，model.py代码如下：
```
 1 from django.db import models
 2 
 3 # Create your models here.
 4 
 5 class Province(models.Model):
 6     name = models.CharField(max_length=10)
 7     def __str__(self):
 8         return self.name
 9 
10 class City(models.Model):
11     name = models.CharField(max_length=5)
12     province = models.ForeignKey(Province,on_delete=True,null=True)
13     def __str__(self):
14         return  self.name
15 
16 class Person(models.Model):
17     firstname = models.CharField(max_length=10)
18     lastname = models.CharField(max_length=10)
19     visitation = models.ManyToManyField(City,related_name="visitor") # visitation字段与city表时多对多关系
20     hometown = models.ForeignKey(City,related_name="birth",on_delete=True,null=True) # related_name 是直接给外键起好名字
21     living = models.ForeignKey(City,related_name="citizen",on_delete=True,null=True)
22     def __str__(self):
23         return self.firstname + self.lastname
```
app名称为stark,我们在province中添加如下数据：
```
INSERT INTO `modeltest`.`stark_province` (`id`, `name`) VALUES ('1', '北京');
INSERT INTO `modeltest`.`stark_province` (`id`, `name`) VALUES ('2', '河南');
```
在city中添加如下数据：
```
INSERT INTO `modeltest`.`stark_city` (`id`, `name`, `province_id`) VALUES ('1', '昌平', '1');
INSERT INTO `modeltest`.`stark_city` (`id`, `name`, `province_id`) VALUES ('2', '海淀', '1');
INSERT INTO `modeltest`.`stark_city` (`id`, `name`, `province_id`) VALUES ('3', '郑州', '2');
INSERT INTO `modeltest`.`stark_city` (`id`, `name`, `province_id`) VALUES ('4', '焦作', '2');
```
select_related()

文章解释：https://www.cnblogs.com/tuifeideyouran/p/4232028.html

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.

在对QuerySet使用select_related()函数后，Django会获取相应外键对应的对象，从而在之后需要的时候不必再查询数据库了。

But我实际应用时：

　　并没有发现什么好处

不用select_related()情况的一个例子:
```
 obj1 = models.City.objects.all()
    for c in obj1:
        print(c.province)
```
这样会导致线性的SQL查询,SQL查询语句如下:
```
(0.001) SELECT @@SQL_AUTO_IS_NULL; args=None
(0.000) SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED; args=None
(0.000) SELECT `stark_city`.`id`, `stark_city`.`name`, `stark_city`.`province_id` FROM `stark_city`; args=()
(0.001) SELECT `stark_province`.`id`, `stark_province`.`name` FROM `stark_province` WHERE `stark_province`.`id` = 1; args=(1,)
(0.001) SELECT `stark_province`.`id`, `stark_province`.`name` FROM `stark_province` WHERE `stark_province`.`id` = 1; args=(1,)
(0.000) SELECT `stark_province`.`id`, `stark_province`.`name` FROM `stark_province` WHERE `stark_province`.`id` = 2; args=(2,)
```
用select_related()的例子：
```
obj2 = models.City.objects.select_related().all()
    for c1 in obj2:
        print(c1.province)
```
控制台打印结果如下：
```
(0.001) SELECT `stark_province`.`id`, `stark_province`.`name` FROM `stark_province` WHERE `stark_province`.`id` = 2; args=(2,)
(0.001) SELECT `stark_city`.`id`, `stark_city`.`name`, `stark_city`.`province_id` FROM `stark_city`; args=()
(0.000) SELECT `stark_province`.`id`, `stark_province`.`name` FROM `stark_province` WHERE `stark_province`.`id` = 1; args=(1,)
(0.000) SELECT `stark_province`.`id`, `stark_province`.`name` FROM `stark_province` WHERE `stark_province`.`id` = 1; args=(1,)
(0.001) SELECT `stark_province`.`id`, `stark_province`.`name` FROM `stark_province` WHERE `stark_province`.`id` = 2; args=(2,)
(0.001) SELECT `stark_province`.`id`, `stark_province`.`name` FROM `stark_province` WHERE `stark_province`.`id` = 2; args=(2,)
北京
北京
河南
河南
```
经过对比SQL，几乎呈现一直状态，并未实现我参考的文章中所出现的：

感受不到这种优越感~~~~~

select_related() 接受可变长参数，每个参数是需要获取的外键（父表的内容）的字段名，以及外键的外键的字段名、外键的外键的外键…。若要选择外键的外键需要使用两个下划线“__”来连接。

例如获得张三的现居省份
```
 print("------------------------")
    zhangs = models.Person.objects.select_related("hometown__province","living__province").get(firstname="张",lastname="三")
    print(zhangs)
```
控制台数据SQL如下：
```
(0.000) SELECT @@SQL_AUTO_IS_NULL; args=None
(0.000) SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED; args=None
(0.003) SELECT `stark_person`.`id`, `stark_person`.`firstname`, `stark_person`.`lastname`, 
`stark_person`.`hometown_id`, `stark_person`.`living_id`, `stark_city`.`id`, `stark_city`.`name`,
 `stark_city`.`province_id`, `stark_province`.`id`, `stark_province`.`name`, T4.`id`, T4.`name`, 
T4.`province_id`, T5.`id`, T5.`name` FROM `stark_person` LEFT OUTER JOIN `stark_city` ON
 (`stark_person`.`hometown_id` = `stark_city`.`id`) LEFT OUTER JOIN `stark_province` ON 
(`stark_city`.`province_id` = `stark_province`.`id`) LEFT OUTER JOIN `stark_city` T4 ON 
(`stark_person`.`living_id` = T4.`id`) LEFT OUTER JOIN `stark_province` T5 ON 
(T4.`province_id` = T5.`id`) WHERE (`stark_person`.`firstname` = '张' AND `stark_person`.`lastname` = '三'); args=('张', '三')
[08/Jan/2019 14:36:03] "GET /index/ HTTP/1.1" 200 2
张三
```
另外，django1.7以后两个外键同时关联使用时可以采用以下方法：
```
    print("------------------------")
    zhangs = models.Person.objects.select_related("living__province").select_related("hometown__province").get(firstname="张",lastname="三")
    print(zhangs)
    return HttpResponse("ok")
```
django使用了三次LEFT OUTER JOIN来完成请求。而之前这边使用的INNER JOIN 来完成请求，两种关联查询区别在于：

-------------------------------------------------------------------额外知识点SQL-------------------------------------------------------------------

Table A 是左边的表。Table B 是右边的表。

1.INNER JOIN 产生的结果是AB的交集

　　SELECT * FROM TableA INNER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name

　　INNER JOIN 产生的结果是AB的交集 INNER JOIN 产生的结果是AB的交集

2.LEFT [OUTER] JOIN 产生表A的完全集，而B表中匹配的则有值，没有匹配的则以null值取代。

　　SELECT * FROM TableA LEFT OUTER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name

　　LEFT [OUTER] JOIN 产生表A的完全集，而B表中匹配的则有值 LEFT [OUTER] JOIN 产生表A的完全集，而B表中匹配的则有值

3.RIGHT [OUTER] JOIN 产生表B的完全集，而A表中匹配的则有值，没有匹配的则以null值取代。

　　SELECT * FROM TableA RIGHT OUTER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name

　　与left join类似。

4.FULL [OUTER] JOIN 产生A和B的并集。对于没有匹配的记录，则会以null做为值。

　　SELECT * FROM TableA FULL OUTER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name

　　你可以通过is NULL将没有匹配的值找出来：

　　SELECT * FROM TableA FULL OUTER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name

　　WHERE TableA.id IS null OR TableB.id IS null

　　FULL [OUTER] JOIN 产生A和B的并集 FULL [OUTER] JOIN 产生A和B的并集

5. CROSS JOIN 把表A和表B的数据进行一个N*M的组合，即笛卡尔积。如本例会产生4*4=16条记录，在开发过程中我们肯定是要过滤数据，所以这种很少用。

　　SELECT * FROM TableA CROSS JOIN TableB

相信大家对inner join、outer join和cross join的区别一目了然了。

-------------------------------------------------------------------end-------------------------------------------------------------------

由于我不知道django的那个版本开始改的，所以，我只能给大家说，这样改完后，我们需要注意的是数据结果的变化。从以前的交集查询变成了现在的左连接查询，只有左表存在方存在数据。

总结：

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。

prefetch_related()

对于多对多字段（ManyToManyField）和一对多(ForeignKey)字段，可以使用prefetch_related()来进行优化.

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。

如果我们要获得张三所有去过的城市.
```
zhangs = models.Person.objects.prefetch_related("visitation").get(firstname="张",lastname="三")
    for city in zhangs.visitation.all():
        print(city)
```
控制台输出如下：
```
------------------------
(0.001) SELECT @@SQL_AUTO_IS_NULL; args=None
(0.000) SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED; args=None
(0.002) SELECT `stark_person`.`id`, `stark_person`.`firstname`, `stark_person`.`lastname`, `stark_person`.`hometown_id`,
 `stark_person`.`living_id` 
FROM `stark_person` 
WHERE (`stark_person`.`firstname` = '张' AND `stark_person`.`lastname` = '三'); args=('张', '三')

昌平
海淀
郑州

(0.001) SELECT (`stark_person_visitation`.`person_id`) AS `_prefetch_related_val_person_id`, `stark_city`.`id`, 
`stark_city`.`name`, `stark_city`.`province_id` 
FROM `stark_city` 
INNER JOIN `stark_person_visitation` ON (`stark_city`.`id` = `stark_person_visitation`.`city_id`) 
WHERE `stark_person_visitation`.`person_id` IN (1); args=(1,)
[08/Jan/2019 15:55:03] "GET /index/ HTTP/1.1" 200 2
```
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`stark_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.

或者我们要获得河南的所有城市名
```
hn = models.Province.objects.prefetch_related("city_set").get(name__iexact='河南')
    for city in hn.city_set.all():
        print(city.name)
```
控制台输出SQL语句如下：
```
------------------------
(0.000) SELECT @@SQL_AUTO_IS_NULL; args=None
(0.000) SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED; args=None
(0.001) SELECT `stark_province`.`id`, `stark_province`.`name` FROM `stark_province` WHERE `stark_province`.`name` LIKE '河南'; args=('河南',)
郑州
(0.001) SELECT `stark_city`.`id`, `stark_city`.`name`, `stark_city`.`province_id` 
FROM `stark_city` WHERE `stark_city`.`province_id` IN (2); args=(2,)
焦作
[08/Jan/2019 16:04:50] "GET /index/ HTTP/1.1" 200 2
```
例如要获得所有姓王的人去过的省：
```
wangs = models.Person.objects.prefetch_related("visitation__province").filter(firstname__iexact='王')
    for i in wangs :
        print(i)
        for city in i.visitation.all():
            print(city.province.name)
```
控制台SQL代码如下：
```
*************************
(0.001) SELECT `stark_person`.`id`, `stark_person`.`firstname`, `stark_person`.`lastname`, `stark_person`.`hometown_id`, `stark_person`.`living_id` FROM `stark_person` WHERE `stark_person`.`firstname` LIKE '王'; args=('王',)
(0.001) SELECT (`stark_person_visitation`.`person_id`) AS `_prefetch_related_val_person_id`, `stark_city`.`id`, `stark_city`.`name`, `stark_city`.`province_id` FROM `stark_city` INNER JOIN `stark_person_visitation` ON (`stark_city`.`id` = `stark_person_visitation`.`city_id`) WHERE `stark_person_visitation`.`person_id` IN (2); args=(2,)
(0.001) SELECT `stark_province`.`id`, `stark_province`.`name` FROM `stark_province` WHERE `stark_province`.`id` IN (1, 2); args=(1, 2)
[08/Jan/2019 17:06:03] "GET /index/ HTTP/1.1" 200 2
Person object (2)
北京
河南
河南
```
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。

None

可以通过传入一个None来清空之前的prefetch_related。就像这样：
```
prefetch_cleared_qset = zhangs.prefetch_related(None)
```
select_related()的效率要高于prefetch_related()。因此，最好在能用select_related()的地方尽量使用它，也就是说，对于ForeignKey字段，避免使用prefetch_related()。

django使用了两次INNER JOIN来完成请求,但是未指定的外键则不会被添加到结果中,例如张三的故乡.
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原文地址：https://www.cnblogs.com/pengpengzhang/p/10240259.html

pythonのdjango select_related 和 prefetch_related()

select_related()

总结：

prefetch_related()

None