原始查询和自定义 sql 查询哪个最快？答案

【问题标题】：Raw queries and custom sql queries what is the fastest?原始查询和自定义 sql 查询哪个最快？
【发布时间】：2013-05-16 07:08:39
【问题描述】：

假设我的django 应用程序 (webapp) 中的文件 models.py 如下所示：

from django.db import models
from django.db import connection

class Foo(models.Model):
    name = models.CharField(...)
    surname = models.CharField(...)

def dictfetchall(cursor):
    "Returns all rows from a cursor as a dict"
    desc = cursor.description
    return [
        dict(zip([col[0] for col in desc], row))
        for row in cursor.fetchall()
    ]

def get_foo():
    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute('SELECT * FROM foo_table')
    rows = dictfetchall(cursor)
    return rows

要访问我的数据库内容，我基本上有两种选择：

选项 1：

from webapp.models import Foo
bar = Foo.objects.raw('SELECT * FROM foo_table')

选项 2：

from application.models import get_foo
bar = get_foo()

哪个选项执行速度最快？有没有更好的方法来做我想做的事？

【问题讨论】：

如果你不想利用好的抽象，为什么要使用 Django？除此之外，它是否需要尽可能快？以最易读、最易维护的方式去做，然后，如果你发现你迫切需要性能，优化瓶颈。
另外，尝试将SELECT * 的结果转储到字典（在内存中）可能是不可取的。
如果您只想选择每条记录，使用Foo.objects.all() 有什么问题？看看 QuerySet API - 大多数用例都可以用它解决。
Django 基本上执行“SELECT list all foo_table cols here FROM foo_table”，速度一样快。生成 cols 列表可能需要一些操作，但这没什么大不了的。尽管任何 DBA 都会告诉您，它确实可以保护您使用显式表 cols。保护来自显式，因此即使将来表结构因任何原因发生更改，您的代码也会更安全。
@sr2222 实际上我使用的是更复杂的请求，例如SELECT count(*) FROM Question inner join Ask on question_id=question_ask WHERE quiz_ask = %s

标签： django python sql django

【解决方案1】：

对于哪种方法更好，没有直接而明确的答案。

使用Manager.raw() 仍使您保持在ORM 层内，虽然它返回模型实例，但您仍然拥有一个很好的数据库抽象。但是，在进行原始查询时，django 不仅仅是 cursor.execute 将结果转换为 Model 实例（查看 RawQuerySet 和 RawQuery 类中发生的情况）。

但是（引自docs）：

有时甚至 Manager.raw() 还不够：您可能需要执行不完全映射到模型的查询，或直接执行 UPDATE、INSERT 或 DELETE 查询。

所以，一般来说，选择什么取决于将要获得什么结果以及您将如何处理这些结果。

另见：

【讨论】：

你说得对，django 在使用cursor.execute 时赚的比cursor.execute 还多，所以我有我的答案。我更喜欢使用游标与我的数据库交互，因为有些事情我不知道如何在 python 中完成，而使用 SQL 很容易。

【解决方案2】：

使用连接游标肯定比使用raw() 更快，因为它不会实例化附加对象...但是要真正告诉最快的解决方案是什么，您应该做一些基准测试！

如果没有必要，不要过度优化，因为只要你没有任何严重的性能问题，你就可以避免一些 Django 最有用的特性。如果你有一些，它们很可能不是你执行查询的结果。当然，如果您完全了解您的用例而 ORM 不了解，您将能够编写更好的查询。

【讨论】：