可切片
OFFSET 子句。
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>>> Entry.objects.all()[:5] # (LIMIT 5)
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>>> Entry.objects.all()[5:10] # (OFFSET 5 LIMIT 5)
不支持负的索引（例如Entry.objects.all()[-1]）。通常，查询集 的切片返回一个新的查询集 —— 它不会执行查询。
可迭代
articleList=models.Article.objects.all() for article in articleList: print(article.title)
惰性查询
查询集 需要求值时，Django 才会真正运行这个查询。
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queryResult=models.Article.objects.all() # not hits database
print(queryResult) # hits database
for article in queryResult:
print(article.title) # hits database
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何时计算查询集。
缓存机制
理解它是如何工作的将让你编写最高效的代码。
查询集 的求值将重用缓存的结果。
查询集，对它们求值，然后扔掉它们：
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print([a.title for a in models.Article.objects.all()])
print([a.create_time for a in models.Article.objects.all()])
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这意味着相同的数据库查询将执行两次，显然倍增了你的数据库负载。同时，还有可能两个结果列表并不包含相同的数据库记录，因为在两次请求期间有可能有Article查询集并重新使用它：
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queryResult=models.Article.objects.all()
print([a.title for a in queryResult])
print([a.create_time for a in queryResult])
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何时查询集不会被缓存?
，这意味着使用切片或索引来限制查询集将不会填充缓存。
例如，重复获取查询集对象中一个特定的索引将每次都查询数据库：
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>>> queryset = Entry.objects.all()
>>> print queryset[5] # Queries the database
>>> print queryset[5] # Queries the database again
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然而，如果已经对全部查询集求值过，则将检查缓存：
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>>> queryset = Entry.objects.all()
>>> [entry for entry in queryset] # Queries the database
>>> print queryset[5] # Uses cache
>>> print queryset[5] # Uses cache
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下面是一些其它例子，它们会使得全部的查询集被求值并填充到缓存中：
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>>> [entry for entry in queryset]
>>> bool(queryset)
>>> entry in queryset
>>> list(queryset)
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简单地打印查询集不会填充缓存。
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queryResult=models.Article.objects.all()
print(queryResult) # hits database
print(queryResult) # hits database
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exists()与iterator()方法
exists：
简单的使用if语句进行判断也会完全执行整个queryset并且把数据放入cache，虽然你并不需要这些 数据！为了避免这个，可以用exists()方法来检查是否有数据：
if queryResult.exists(): #SELECT (1) AS "a" FROM "blog_article" LIMIT 1; args=() print("exists...")
iterator:
当queryset非常巨大时，cache会成为问题。
处理成千上万的记录时，将它们一次装入内存是很浪费的。更糟糕的是，巨大的queryset可能会锁住系统 进程，让你的程序濒临崩溃。要避免在遍历数据的同时产生queryset cache，可以使用iterator()方法 来获取数据，处理完数据就将其丢弃。
objs = Book.objects.all().iterator() # iterator()可以一次只从数据库获取少量数据，这样可以节省内存 for obj in objs: print(obj.title) #BUT,再次遍历没有打印,因为迭代器已经在上一次遍历(next)到最后一次了,没得遍历了 for obj in objs: print(obj.title)
当然，使用iterator()方法来防止生成cache，意味着遍历同一个queryset时会重复执行查询。所以使 #用iterator()的时候要当心，确保你的代码在操作一个大的queryset时没有重复执行查询。
总结:
queryset的cache是用于减少程序对数据库的查询，在通常的使用下会保证只有在需要的时候才会查询数据库。 使用exists()和iterator()方法可以优化程序对内存的使用。不过，由于它们并不会生成queryset cache，可能 会造成额外的数据库查询。
中介模型
但是，有时你可能需要关联数据到两个模型之间的关系上。
但是，有时你可能想知道更多成员关系的细节，比如成员是何时加入小组的。
对于上面的音乐小组的例子，代码如下：
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from django.db import models
class Person(models.Model):
name = models.CharField(max_length=128)
def __str__(self): # __unicode__ on Python 2
return self.name
class Group(models.Model):
name = models.CharField(max_length=128)
members = models.ManyToManyField(Person, through='Membership')
def __str__(self): # __unicode__ on Python 2
return self.name
class Membership(models.Model):
person = models.ForeignKey(Person)
group = models.ForeignKey(Group)
date_joined = models.DateField()
invite_reason = models.CharField(max_length=64)
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你要做的就是创建中介模型的实例：
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>>> ringo = Person.objects.create(name="Ringo Starr")
>>> paul = Person.objects.create(name="Paul McCartney")
>>> beatles = Group.objects.create(name="The Beatles")
>>> m1 = Membership(person=ringo, group=beatles,
... date_joined=date(1962, 8, 16),
... invite_reason="Needed a new drummer.")
>>> m1.save()>>> beatles.members.all()
[<Person: Ringo Starr>]>>> ringo.group_set.all()
[<Group: The Beatles>]>>> m2 = Membership.objects.create(person=paul, group=beatles,
... date_joined=date(1960, 8, 1),
... invite_reason="Wanted to form a band.")
>>> beatles.members.all()
[<Person: Ringo Starr>, <Person: Paul McCartney>] |
与普通的多对多字段不同，你不能使用add、 create和赋值语句（比如，beatles.members = [...]）来创建关系：
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# THIS WILL NOT WORK>>> beatles.members.add(john)# NEITHER WILL THIS>>> beatles.members.create(name="George Harrison")
# AND NEITHER WILL THIS>>> beatles.members = [john, paul, ringo, george]
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此时，唯一的办法就是创建中介模型的实例。
clear() 方法却是可用的。它可以清空某个实例所有的多对多关系：
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>>> # Beatles have broken up
>>> beatles.members.clear()>>> # Note that this deletes the intermediate model instances
>>> Membership.objects.all()
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查询优化
表数据
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class UserInfo(AbstractUser): """
用户信息
"""
nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
nickname = models.CharField(verbose_name='昵称', max_length=32)
telephone = models.CharField(max_length=11, blank=True, null=True, unique=True, verbose_name='手机号码')
avatar = models.FileField(verbose_name='头像',upload_to = 'avatar/',default="/avatar/default.png")
create_time = models.DateTimeField(verbose_name='创建时间', auto_now_add=True)
fans = models.ManyToManyField(verbose_name='粉丝们',
to='UserInfo',
through='UserFans',
related_name='f',
through_fields=('user', 'follower'))
def __str__(self):
return self.username
class UserFans(models.Model): """
互粉关系表
"""
nid = models.AutoField(primary_key=True)
user = models.ForeignKey(verbose_name='博主', to='UserInfo', to_field='nid', related_name='users')
follower = models.ForeignKey(verbose_name='粉丝', to='UserInfo', to_field='nid', related_name='followers')
class Blog(models.Model): """
博客信息
"""
nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
title = models.CharField(verbose_name='个人博客标题', max_length=64)
site = models.CharField(verbose_name='个人博客后缀', max_length=32, unique=True)
theme = models.CharField(verbose_name='博客主题', max_length=32)
user = models.OneToOneField(to='UserInfo', to_field='nid')
def __str__(self):
return self.title
class Category(models.Model): """
博主个人文章分类表
"""
nid = models.AutoField(primary_key=True)
title = models.CharField(verbose_name='分类标题', max_length=32)
blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')
class Article(models.Model): nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
title = models.CharField(max_length=50, verbose_name='文章标题')
desc = models.CharField(max_length=255, verbose_name='文章描述')
read_count = models.IntegerField(default=0)
comment_count= models.IntegerField(default=0)
up_count = models.IntegerField(default=0)
down_count = models.IntegerField(default=0)
category = models.ForeignKey(verbose_name='文章类型', to='Category', to_field='nid', null=True)
create_time = models.DateField(verbose_name='创建时间')
blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')
tags = models.ManyToManyField(
to="Tag",
through='Article2Tag',
through_fields=('article', 'tag'),
)class ArticleDetail(models.Model): """
文章详细表
"""
nid = models.AutoField(primary_key=True)
content = models.TextField(verbose_name='文章内容', )
article = models.OneToOneField(verbose_name='所属文章', to='Article', to_field='nid')
class Comment(models.Model): """
评论表
"""
nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
article = models.ForeignKey(verbose_name='评论文章', to='Article', to_field='nid')
content = models.CharField(verbose_name='评论内容', max_length=255)
create_time = models.DateTimeField(verbose_name='创建时间', auto_now_add=True)
parent_comment = models.ForeignKey('self', blank=True, null=True, verbose_name='父级评论')
user = models.ForeignKey(verbose_name='评论者', to='UserInfo', to_field='nid')
up_count = models.IntegerField(default=0)
def __str__(self):
return self.content
class ArticleUpDown(models.Model): """
点赞表
"""
nid = models.AutoField(primary_key=True)
user = models.ForeignKey('UserInfo', null=True)
article = models.ForeignKey("Article", null=True)
models.BooleanField(verbose_name='是否赞')
class CommentUp(models.Model): """
点赞表
"""
nid = models.AutoField(primary_key=True)
user = models.ForeignKey('UserInfo', null=True)
comment = models.ForeignKey("Comment", null=True)
class Tag(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True)
title = models.CharField(verbose_name='标签名称', max_length=32)
blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')
class Article2Tag(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True)
article = models.ForeignKey(verbose_name='文章', to="Article", to_field='nid')
tag = models.ForeignKey(verbose_name='标签', to="Tag", to_field='nid')
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select_related
简单使用
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。
它会生成一个复杂的查询并引起性能的损耗，但是在以后使用外键关系时将不需要数据库查询。
简单说，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。
select_related() 查询的区别。
下面是一个标准的查询：
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# Hits the database.article=models.Article.objects.get(nid=2)
# Hits the database again to get the related Blog object.print(article.category.title)
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'''
SELECT "blog_article"."nid",
"blog_article"."title",
"blog_article"."desc",
"blog_article"."read_count",
"blog_article"."comment_count",
"blog_article"."up_count",
"blog_article"."down_count",
"blog_article"."category_id",
"blog_article"."create_time",
"blog_article"."blog_id",
"blog_article"."article_type_id"
FROM "blog_article"
WHERE "blog_article"."nid" = 2; args=(2,)
SELECT "blog_category"."nid",
"blog_category"."title",
"blog_category"."blog_id"
FROM "blog_category"
WHERE "blog_category"."nid" = 4; args=(4,)
'''
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如果我们使用select_related()函数：
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articleList=models.Article.objects.select_related("category").all()
for article_obj in articleList:
# Doesn't hit the database, because article_obj.category
# has been prepopulated in the previous query.
print(article_obj.category.title)
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SELECT "blog_article"."nid",
"blog_article"."title",
"blog_article"."desc",
"blog_article"."read_count",
"blog_article"."comment_count",
"blog_article"."up_count",
"blog_article"."down_count",
"blog_article"."category_id",
"blog_article"."create_time",
"blog_article"."blog_id",
"blog_article"."article_type_id",
"blog_category"."nid",
"blog_category"."title",
"blog_category"."blog_id"
FROM "blog_article"
LEFT OUTER JOIN "blog_category" ON ("blog_article"."category_id" = "blog_category"."nid");
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多外键查询
这是针对category的外键查询，如果是另外一个外键呢？让我们一起看下：
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article=models.Article.objects.select_related("category").get(nid=1)
print(article.articledetail) |
观察logging结果，发现依然需要查询两次，所以需要改为：
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article=models.Article.objects.select_related("category","articledetail").get(nid=1)
print(article.articledetail) |
或者：
article=models.Article.objects
.select_related("category")
.select_related("articledetail")
.get(nid=1) # django 1.7 支持链式操作 print(article.articledetail)
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SELECT "blog_article"."nid",
"blog_article"."title",
......
"blog_category"."nid",
"blog_category"."title",
"blog_category"."blog_id",
"blog_articledetail"."nid",
"blog_articledetail"."content",
"blog_articledetail"."article_id"
FROM "blog_article"
LEFT OUTER JOIN "blog_category" ON ("blog_article"."category_id" = "blog_category"."nid")
LEFT OUTER JOIN "blog_articledetail" ON ("blog_article"."nid" = "blog_articledetail"."article_id")
WHERE "blog_article"."nid" = 1; args=(1,)
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深层查询
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# 查询id=1的文章的用户姓名 article=models.Article.objects.select_related("blog").get(nid=1)
print(article.blog.user.username)
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依然需要查询两次：
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SELECT "blog_article"."nid",
"blog_article"."title",
......
"blog_blog"."nid",
"blog_blog"."title",
FROM "blog_article" INNER JOIN "blog_blog" ON ("blog_article"."blog_id" = "blog_blog"."nid")
WHERE "blog_article"."nid" = 1;
SELECT "blog_userinfo"."password",
"blog_userinfo"."last_login",
......
FROM "blog_userinfo"
WHERE "blog_userinfo"."nid" = 1;
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这是因为第一次查询没有query到userInfo表，所以，修改如下：
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article=models.Article.objects.select_related("blog__user").get(nid=1)
print(article.blog.user.username)
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SELECT"blog_article"."nid", "blog_article"."title",
...... "blog_blog"."nid", "blog_blog"."title",
...... "blog_userinfo"."password", "blog_userinfo"."last_login",
......FROM "blog_article"
INNER JOIN "blog_blog" ON ("blog_article"."blog_id" = "blog_blog"."nid")
INNER JOIN "blog_userinfo" ON ("blog_blog"."user_id" = "blog_userinfo"."nid")
WHERE "blog_article"."nid" = 1;
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总结
- select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
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# 查询所有文章关联的所有标签 article_obj=models.Article.objects.all()
for i in article_obj:
print(i.tags.all()) #4篇文章: hits database 5
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改为prefetch_related：
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# 查询所有文章关联的所有标签 article_obj=models.Article.objects.prefetch_related("tags").all()
for i in article_obj:
print(i.tags.all()) #4篇文章: hits database 2
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SELECT "blog_article"."nid",
"blog_article"."title",
......
FROM "blog_article";
SELECT ("blog_article2tag"."article_id") AS "_prefetch_related_val_article_id",
"blog_tag"."nid",
"blog_tag"."title",
"blog_tag"."blog_id"
FROM "blog_tag"
INNER JOIN "blog_article2tag" ON ("blog_tag"."nid" = "blog_article2tag"."tag_id")
WHERE "blog_article2tag"."article_id" IN (1, 2, 3, 4);
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extra
extra(select=None, where=None, params=None,
tables=None, order_by=None, select_params=None)
QuerySet生成的SQL从句中注入新子句
这些参数都不是必须的，但是你至少要使用一个!要注意这些额外的方式对不同的数据库引擎可能存在移植性问题.(因为你在显式的书写SQL语句),除非万不得已,尽量避免这样做
参数之select
它应该是一个字典，存放着属性名到 SQL 从句的映射。
queryResult=models.Article
.objects.extra(select={'is_recent': "create_time > '2017-09-05'"})
结果集中每个 Entry 对象都有一个额外的属性is_recent, 它是一个布尔值，表示 Article对象的create_time 是否晚于2017-09-05.
练习：
# in sqlite: article_obj=models.Article.objects
.filter(nid=1)
.extra(select={"standard_time":"strftime('%%Y-%%m-%%d',create_time)"})
.values("standard_time","nid","title") print(article_obj) # <QuerySet [{'title': 'MongoDb 入门教程', 'standard_time': '2017-09-03', 'nid': 1}]>
参数之where / tables
FROM子句。
where参数均为“与”任何其他搜索条件。
举例来讲：
queryResult=models.Article
.objects.extra(where=['nid in (1,3) OR title like "py%" ','nid>2'])
整体插入
创建对象时，尽可能使用bulk_create()来减少SQL查询的数量。例如：
Entry.objects.bulk_create([
Entry(headline="Python 3.0 Released"),
Entry(headline="Python 3.1 Planned")
])
...更优于：
Entry.objects.create(headline="Python 3.0 Released")
Entry.objects.create(headline="Python 3.1 Planned")
注意该方法有很多注意事项，所以确保它适用于你的情况。
这也可以用在ManyToManyFields中，所以：
my_band.members.add(me, my_friend)
...更优于：
my_band.members.add(me)
my_band.members.add(my_friend)
...其中Bands和Artists具有多对多关联。
可切片
OFFSET 子句。
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>>> Entry.objects.all()[:5] # (LIMIT 5)
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>>> Entry.objects.all()[5:10] # (OFFSET 5 LIMIT 5)
不支持负的索引（例如Entry.objects.all()[-1]）。通常，查询集 的切片返回一个新的查询集 —— 它不会执行查询。
可迭代
articleList=models.Article.objects.all() for article in articleList: print(article.title)
惰性查询
查询集 需要求值时，Django 才会真正运行这个查询。
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queryResult=models.Article.objects.all() # not hits database
print(queryResult) # hits database
for article in queryResult:
print(article.title) # hits database
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何时计算查询集。
缓存机制
理解它是如何工作的将让你编写最高效的代码。
查询集 的求值将重用缓存的结果。
查询集，对它们求值，然后扔掉它们：
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print([a.title for a in models.Article.objects.all()])
print([a.create_time for a in models.Article.objects.all()])
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这意味着相同的数据库查询将执行两次，显然倍增了你的数据库负载。同时，还有可能两个结果列表并不包含相同的数据库记录，因为在两次请求期间有可能有Article查询集并重新使用它：
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queryResult=models.Article.objects.all()
print([a.title for a in queryResult])
print([a.create_time for a in queryResult])
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何时查询集不会被缓存?
，这意味着使用切片或索引来限制查询集将不会填充缓存。
例如，重复获取查询集对象中一个特定的索引将每次都查询数据库：
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>>> queryset = Entry.objects.all()
>>> print queryset[5] # Queries the database
>>> print queryset[5] # Queries the database again
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然而，如果已经对全部查询集求值过，则将检查缓存：
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>>> queryset = Entry.objects.all()
>>> [entry for entry in queryset] # Queries the database
>>> print queryset[5] # Uses cache
>>> print queryset[5] # Uses cache
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下面是一些其它例子，它们会使得全部的查询集被求值并填充到缓存中：
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>>> [entry for entry in queryset]
>>> bool(queryset)
>>> entry in queryset
>>> list(queryset)
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简单地打印查询集不会填充缓存。
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queryResult=models.Article.objects.all()
print(queryResult) # hits database
print(queryResult) # hits database
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exists()与iterator()方法
exists：
简单的使用if语句进行判断也会完全执行整个queryset并且把数据放入cache，虽然你并不需要这些 数据！为了避免这个，可以用exists()方法来检查是否有数据：
if queryResult.exists(): #SELECT (1) AS "a" FROM "blog_article" LIMIT 1; args=() print("exists...")
iterator:
当queryset非常巨大时，cache会成为问题。
处理成千上万的记录时，将它们一次装入内存是很浪费的。更糟糕的是，巨大的queryset可能会锁住系统 进程，让你的程序濒临崩溃。要避免在遍历数据的同时产生queryset cache，可以使用iterator()方法 来获取数据，处理完数据就将其丢弃。
objs = Book.objects.all().iterator() # iterator()可以一次只从数据库获取少量数据，这样可以节省内存 for obj in objs: print(obj.title) #BUT,再次遍历没有打印,因为迭代器已经在上一次遍历(next)到最后一次了,没得遍历了 for obj in objs: print(obj.title)
当然，使用iterator()方法来防止生成cache，意味着遍历同一个queryset时会重复执行查询。所以使 #用iterator()的时候要当心，确保你的代码在操作一个大的queryset时没有重复执行查询。
总结:
queryset的cache是用于减少程序对数据库的查询，在通常的使用下会保证只有在需要的时候才会查询数据库。 使用exists()和iterator()方法可以优化程序对内存的使用。不过，由于它们并不会生成queryset cache，可能 会造成额外的数据库查询。
中介模型
但是，有时你可能需要关联数据到两个模型之间的关系上。
但是，有时你可能想知道更多成员关系的细节，比如成员是何时加入小组的。
对于上面的音乐小组的例子，代码如下：
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from django.db import models
class Person(models.Model):
name = models.CharField(max_length=128)
def __str__(self): # __unicode__ on Python 2
return self.name
class Group(models.Model):
name = models.CharField(max_length=128)
members = models.ManyToManyField(Person, through='Membership')
def __str__(self): # __unicode__ on Python 2
return self.name
class Membership(models.Model):
person = models.ForeignKey(Person)
group = models.ForeignKey(Group)
date_joined = models.DateField()
invite_reason = models.CharField(max_length=64)
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你要做的就是创建中介模型的实例：
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>>> ringo = Person.objects.create(name="Ringo Starr")
>>> paul = Person.objects.create(name="Paul McCartney")
>>> beatles = Group.objects.create(name="The Beatles")
>>> m1 = Membership(person=ringo, group=beatles,
... date_joined=date(1962, 8, 16),
... invite_reason="Needed a new drummer.")
>>> m1.save()>>> beatles.members.all()
[<Person: Ringo Starr>]>>> ringo.group_set.all()
[<Group: The Beatles>]>>> m2 = Membership.objects.create(person=paul, group=beatles,
... date_joined=date(1960, 8, 1),
... invite_reason="Wanted to form a band.")
>>> beatles.members.all()
[<Person: Ringo Starr>, <Person: Paul McCartney>] |
与普通的多对多字段不同，你不能使用add、 create和赋值语句（比如，beatles.members = [...]）来创建关系：
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# THIS WILL NOT WORK>>> beatles.members.add(john)# NEITHER WILL THIS>>> beatles.members.create(name="George Harrison")
# AND NEITHER WILL THIS>>> beatles.members = [john, paul, ringo, george]
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此时，唯一的办法就是创建中介模型的实例。
clear() 方法却是可用的。它可以清空某个实例所有的多对多关系：
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>>> # Beatles have broken up
>>> beatles.members.clear()>>> # Note that this deletes the intermediate model instances
>>> Membership.objects.all()
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查询优化
表数据
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class UserInfo(AbstractUser): """
用户信息
"""
nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
nickname = models.CharField(verbose_name='昵称', max_length=32)
telephone = models.CharField(max_length=11, blank=True, null=True, unique=True, verbose_name='手机号码')
avatar = models.FileField(verbose_name='头像',upload_to = 'avatar/',default="/avatar/default.png")
create_time = models.DateTimeField(verbose_name='创建时间', auto_now_add=True)
fans = models.ManyToManyField(verbose_name='粉丝们',
to='UserInfo',
through='UserFans',
related_name='f',
through_fields=('user', 'follower'))
def __str__(self):
return self.username
class UserFans(models.Model): """
互粉关系表
"""
nid = models.AutoField(primary_key=True)
user = models.ForeignKey(verbose_name='博主', to='UserInfo', to_field='nid', related_name='users')
follower = models.ForeignKey(verbose_name='粉丝', to='UserInfo', to_field='nid', related_name='followers')
class Blog(models.Model): """
博客信息
"""
nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
title = models.CharField(verbose_name='个人博客标题', max_length=64)
site = models.CharField(verbose_name='个人博客后缀', max_length=32, unique=True)
theme = models.CharField(verbose_name='博客主题', max_length=32)
user = models.OneToOneField(to='UserInfo', to_field='nid')
def __str__(self):
return self.title
class Category(models.Model): """
博主个人文章分类表
"""
nid = models.AutoField(primary_key=True)
title = models.CharField(verbose_name='分类标题', max_length=32)
blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')
class Article(models.Model): nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
title = models.CharField(max_length=50, verbose_name='文章标题')
desc = models.CharField(max_length=255, verbose_name='文章描述')
read_count = models.IntegerField(default=0)
comment_count= models.IntegerField(default=0)
up_count = models.IntegerField(default=0)
down_count = models.IntegerField(default=0)
category = models.ForeignKey(verbose_name='文章类型', to='Category', to_field='nid', null=True)
create_time = models.DateField(verbose_name='创建时间')
blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')
tags = models.ManyToManyField(
to="Tag",
through='Article2Tag',
through_fields=('article', 'tag'),
)class ArticleDetail(models.Model): """
文章详细表
"""
nid = models.AutoField(primary_key=True)
content = models.TextField(verbose_name='文章内容', )
article = models.OneToOneField(verbose_name='所属文章', to='Article', to_field='nid')
class Comment(models.Model): """
评论表
"""
nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
article = models.ForeignKey(verbose_name='评论文章', to='Article', to_field='nid')
content = models.CharField(verbose_name='评论内容', max_length=255)
create_time = models.DateTimeField(verbose_name='创建时间', auto_now_add=True)
parent_comment = models.ForeignKey('self', blank=True, null=True, verbose_name='父级评论')
user = models.ForeignKey(verbose_name='评论者', to='UserInfo', to_field='nid')
up_count = models.IntegerField(default=0)
def __str__(self):
return self.content
class ArticleUpDown(models.Model): """
点赞表
"""
nid = models.AutoField(primary_key=True)
user = models.ForeignKey('UserInfo', null=True)
article = models.ForeignKey("Article", null=True)
models.BooleanField(verbose_name='是否赞')
class CommentUp(models.Model): """
点赞表
"""
nid = models.AutoField(primary_key=True)
user = models.ForeignKey('UserInfo', null=True)
comment = models.ForeignKey("Comment", null=True)
class Tag(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True)
title = models.CharField(verbose_name='标签名称', max_length=32)
blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')
class Article2Tag(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True)
article = models.ForeignKey(verbose_name='文章', to="Article", to_field='nid')
tag = models.ForeignKey(verbose_name='标签', to="Tag", to_field='nid')
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select_related
简单使用
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。
它会生成一个复杂的查询并引起性能的损耗，但是在以后使用外键关系时将不需要数据库查询。
简单说，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。
select_related() 查询的区别。
下面是一个标准的查询：
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# Hits the database.article=models.Article.objects.get(nid=2)
# Hits the database again to get the related Blog object.print(article.category.title)
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'''
SELECT "blog_article"."nid",
"blog_article"."title",
"blog_article"."desc",
"blog_article"."read_count",
"blog_article"."comment_count",
"blog_article"."up_count",
"blog_article"."down_count",
"blog_article"."category_id",
"blog_article"."create_time",
"blog_article"."blog_id",
"blog_article"."article_type_id"
FROM "blog_article"
WHERE "blog_article"."nid" = 2; args=(2,)
SELECT "blog_category"."nid",
"blog_category"."title",
"blog_category"."blog_id"
FROM "blog_category"
WHERE "blog_category"."nid" = 4; args=(4,)
'''
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如果我们使用select_related()函数：
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articleList=models.Article.objects.select_related("category").all()
for article_obj in articleList:
# Doesn't hit the database, because article_obj.category
# has been prepopulated in the previous query.
print(article_obj.category.title)
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SELECT "blog_article"."nid",
"blog_article"."title",
"blog_article"."desc",
"blog_article"."read_count",
"blog_article"."comment_count",
"blog_article"."up_count",
"blog_article"."down_count",
"blog_article"."category_id",
"blog_article"."create_time",
"blog_article"."blog_id",
"blog_article"."article_type_id",
"blog_category"."nid",
"blog_category"."title",
"blog_category"."blog_id"
FROM "blog_article"
LEFT OUTER JOIN "blog_category" ON ("blog_article"."category_id" = "blog_category"."nid");
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多外键查询
这是针对category的外键查询，如果是另外一个外键呢？让我们一起看下：
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article=models.Article.objects.select_related("category").get(nid=1)
print(article.articledetail) |
观察logging结果，发现依然需要查询两次，所以需要改为：
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article=models.Article.objects.select_related("category","articledetail").get(nid=1)
print(article.articledetail) |
或者：
article=models.Article.objects
.select_related("category")
.select_related("articledetail")
.get(nid=1) # django 1.7 支持链式操作 print(article.articledetail)
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SELECT "blog_article"."nid",
"blog_article"."title",
......
"blog_category"."nid",
"blog_category"."title",
"blog_category"."blog_id",
"blog_articledetail"."nid",
"blog_articledetail"."content",
"blog_articledetail"."article_id"
FROM "blog_article"
LEFT OUTER JOIN "blog_category" ON ("blog_article"."category_id" = "blog_category"."nid")
LEFT OUTER JOIN "blog_articledetail" ON ("blog_article"."nid" = "blog_articledetail"."article_id")
WHERE "blog_article"."nid" = 1; args=(1,)
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深层查询
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# 查询id=1的文章的用户姓名 article=models.Article.objects.select_related("blog").get(nid=1)
print(article.blog.user.username)
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依然需要查询两次：
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SELECT "blog_article"."nid",
"blog_article"."title",
......
"blog_blog"."nid",
"blog_blog"."title",
FROM "blog_article" INNER JOIN "blog_blog" ON ("blog_article"."blog_id" = "blog_blog"."nid")
WHERE "blog_article"."nid" = 1;
SELECT "blog_userinfo"."password",
"blog_userinfo"."last_login",
......
FROM "blog_userinfo"
WHERE "blog_userinfo"."nid" = 1;
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这是因为第一次查询没有query到userInfo表，所以，修改如下：
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article=models.Article.objects.select_related("blog__user").get(nid=1)
print(article.blog.user.username)
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SELECT"blog_article"."nid", "blog_article"."title",
...... "blog_blog"."nid", "blog_blog"."title",
...... "blog_userinfo"."password", "blog_userinfo"."last_login",
......FROM "blog_article"
INNER JOIN "blog_blog" ON ("blog_article"."blog_id" = "blog_blog"."nid")
INNER JOIN "blog_userinfo" ON ("blog_blog"."user_id" = "blog_userinfo"."nid")
WHERE "blog_article"."nid" = 1;
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总结
- select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
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# 查询所有文章关联的所有标签 article_obj=models.Article.objects.all()
for i in article_obj:
print(i.tags.all()) #4篇文章: hits database 5
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改为prefetch_related：
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# 查询所有文章关联的所有标签 article_obj=models.Article.objects.prefetch_related("tags").all()
for i in article_obj:
print(i.tags.all()) #4篇文章: hits database 2
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SELECT "blog_article"."nid",
"blog_article"."title",
......
FROM "blog_article";
SELECT ("blog_article2tag"."article_id") AS "_prefetch_related_val_article_id",
"blog_tag"."nid",
"blog_tag"."title",
"blog_tag"."blog_id"
FROM "blog_tag"
INNER JOIN "blog_article2tag" ON ("blog_tag"."nid" = "blog_article2tag"."tag_id")
WHERE "blog_article2tag"."article_id" IN (1, 2, 3, 4);
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extra
extra(select=None, where=None, params=None,
tables=None, order_by=None, select_params=None)
QuerySet生成的SQL从句中注入新子句
这些参数都不是必须的，但是你至少要使用一个!要注意这些额外的方式对不同的数据库引擎可能存在移植性问题.(因为你在显式的书写SQL语句),除非万不得已,尽量避免这样做
参数之select
它应该是一个字典，存放着属性名到 SQL 从句的映射。
queryResult=models.Article
.objects.extra(select={'is_recent': "create_time > '2017-09-05'"})
结果集中每个 Entry 对象都有一个额外的属性is_recent, 它是一个布尔值，表示 Article对象的create_time 是否晚于2017-09-05.
练习：
# in sqlite: article_obj=models.Article.objects
.filter(nid=1)
.extra(select={"standard_time":"strftime('%%Y-%%m-%%d',create_time)"})
.values("standard_time","nid","title") print(article_obj) # <QuerySet [{'title': 'MongoDb 入门教程', 'standard_time': '2017-09-03', 'nid': 1}]>
参数之where / tables
FROM子句。
where参数均为“与”任何其他搜索条件。
举例来讲：
queryResult=models.Article
.objects.extra(where=['nid in (1,3) OR title like "py%" ','nid>2'])
整体插入
创建对象时，尽可能使用bulk_create()来减少SQL查询的数量。例如：
Entry.objects.bulk_create([
Entry(headline="Python 3.0 Released"),
Entry(headline="Python 3.1 Planned")
])
...更优于：
Entry.objects.create(headline="Python 3.0 Released")
Entry.objects.create(headline="Python 3.1 Planned")
注意该方法有很多注意事项，所以确保它适用于你的情况。
这也可以用在ManyToManyFields中，所以：
my_band.members.add(me, my_friend)
...更优于：
my_band.members.add(me)
my_band.members.add(my_friend)
...其中Bands和Artists具有多对多关联。