在优化外键查询时遇到问题

Question

我尝试了不同的方法来查询我的数据，但仍然会导致大量 ping 到数据库。

我尝试过使用select_related。

这是我的模型：

class Order(models.Model):
    num = models.CharField(max_length=50, unique=True)

class OrderInfo(models.Model):
    info = models.CharField(max_length=100, unique=True)
    datetime = models.DateTimeField(auto_now_add=True, blank=True)
    order_fk = models.ForeignKey(Order)

我想要达到的目标：

OrderInfo 有一堆与Order 相关的信息。

我想要的是能够从数据库中获取最新的OrderInfo，但我希望它是Order 独有的。独特的部分是我努力减少查询量的地方。

ois = OrderInfo.objects.order_by('-datetime').select_related('order_fk')

当我尝试过滤时，它正在对每个订单进行查询以检查查询的唯一性。

For instances:
_ = [oi.order_fk for oi in ois] # queries reach to 20k, takes too long.

另外，我只需要限制我收到的回复数量，但我需要先知道有多少独特的Orders 才能限制它。

任何人，都知道最小化这些查询的适当方法，否则我可能需要重组我的模型。

注意事项：

• Django 1.7
• Python 2.7
• SQLite

Answer 1

每个订单有多少 OrderInfo 对象？如果它很小，使用prefetch_related 可能最简单，只需在python 中进行过滤：

class Order(models.Model):
    num = models.CharField(max_length=50, unique=True)
    @property
    def latest_order_info(self):
        return max(self.orderinfo_set.all(), key=attrgetter('datetime')

然后在你的应用程序代码中，你可以这样做：

orders = Order.objects.filter(...).prefetch_related('orderinfo_set')

这有点浪费，但根据我的经验，除非父模型有非常多的子模型，否则通常不会成为瓶颈。

Answer 2

基于this stack overflow answer to a similar question，我认为您只需将其拆分为两个查询，以希望减少您必须与数据库挂钩的数量。

由于您使用的是 SQLite，因此您无权访问 DISTINCT ON，因此不妨尝试以下操作：

from django.db.models import Q, Max
import operator

ois = OrderInfo.objects.values('order_id').annotate(max_datetime=Max('datetime'))
filters = reduce(operator.or_, [(Q(order_id=oi['order_id']) &
    Q(datetime=oi['max_datetime'])) for oi in ois])
filtered_ois = OrderInfo.objects.filter(filters)

解释这是做什么的（同样，这是基于链接堆栈溢出的答案）：

• 获取按其order_id 分组的OrderInfo 对象，并在具有order_id 的所有OrderInfo 对象中注释具有最大日期时间的对象。
• 使用这些值在OrderInfo 对象上创建一个新过滤器。
• 对OrderInfo 对象使用过滤器并返回它们。