有效使用Django的QuerySets

对象关系映射 (ORM) 使得与SQL数据库交互更为简单，不过也被认为效率不高，比原始的SQL要慢。

　　要有效的使用ORM，意味着须要多少要明白它是如何查询数据库的。本文我将重点介绍如何有效使用 Django ORM系统访问中到大型的数据集。

　Django的queryset是惰性的

　　Django的queryset对应于数据库的若干记录（row），经过可选的查询来过滤。例如，下面的代码会获得数据库中名字为‘Dave’的全部的人:

1	person_set = Person.objects. filter (first_name = "Dave" )

　　上面的代码并无运行任何的数据库查询。你可使用person_set，给它加上一些过滤条件，或者将它传给某个函数，这些操做都不会发送给数据库。这是对的，由于数据库查询是显著影响web应用性能的因素之一。

　　要真正从数据库得到数据，你须要遍历queryset:

1 2	for person in person_set:      print (person.last_name)

　Django的queryset是具备cache的

　　当你遍历queryset时，全部匹配的记录会从数据库获取，而后转换成Django的model。这被称为执行（evaluation）。这些model会保存在queryset内置的cache中，这样若是你再次遍历这个queryset，你不须要重复运行通用的查询。

　　例如，下面的代码只会执行一次数据库查询：

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pet_set = Pet.objects. filter (species = "Dog" ) # The query is executed and cached. for pet in pet_set:      print (pet.first_name) # The cache is used for subsequent iteration. for pet in pet_set:      print (pet.last_name)

　if语句会触发queryset的执行

　　queryset的cache最有用的地方是能够有效的测试queryset是否包含数据，只有有数据时才会去遍历：

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restaurant_set = Restaurant.objects. filter (cuisine = "Indian" ) # `if`语句会触发queryset的执行。 if restaurant_set:      # 遍历时用的是cache中的数据      for restaurant in restaurant_set:          print (restaurant.name)

　若是不须要全部数据，queryset的cache可能会是个问题

　　有时候，你也许只想知道是否有数据存在，而不须要遍历全部的数据。这种状况，简单的使用if语句进行判断也会彻底执行整个queryset而且把数据放入cache，虽然你并不须要这些数据！

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city_set = City.objects. filter (name = "Cambridge" ) # `if`语句会执行queryset.。 if city_set:      # 咱们并不须要全部的数据，可是ORM仍然会获取全部记录！      print ( "At least one city called Cambridge still stands!" )

　　为了不这个，能够用exists()方法来检查是否有数据：

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tree_set = Tree.objects. filter ( type = "deciduous" ) # `exists()`的检查能够避免数据放入queryset的cache。 if tree_set.exists():      # 没有数据从数据库获取，从而节省了带宽和内存      print ( "There are still hardwood trees in the world!" )

　当queryset很是巨大时，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，可使用iterator()方法来获取数据，处理完数据就将其丢弃。

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star_set = Star.objects. all () # `iterator()`能够一次只从数据库获取少许数据，这样能够节省内存 for star in star_set.iterator():      print (star.name)

　　固然，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。因此使用iterator()的时候要小心，确保你的代码在操做一个大的queryset时没有重复执行查询

　若是查询集很大的话，if 语句是个问题

　　如前所述，查询集缓存对于组合 if 语句和 for 语句是很强大的，它容许在一个查询集上进行有条件的循环。然而对于很大的查询集，则不适合使用查询集缓存。

　　最简单的解决方案是结合使用exists()和iterator(), 经过使用两次数据库查询来避免使用查询集缓存。

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molecule_set = Molecule.objects. all () # One database query to test if any rows exist. if molecule_set.exists():      # Another database query to start fetching the rows in batches.      for molecule in molecule_set.iterator():          print (molecule.velocity)

　　一个更复杂点的方案是使用 Python 的“ 高级迭代方法 ”在开始循环前先查看一下 iterator() 的第一个元素再决定是否进行循环。

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atom_set = Atom.objects. all () # One database query to start fetching the rows in batches. atom_iterator = atom_set.iterator() # Peek at the first item in the iterator. try :      first_atom = next (atom_iterator) except StopIteration:      # No rows were found, so do nothing.      pass else :      # At least one row was found, so iterate over      # all the rows, including the first one.      from itertools import chain      for atom in chain([first_atom], atom_set):          print (atom.mass)

　防止不当的优化

　　queryset的cache是用于减小程序对数据库的查询，在一般的使用下会保证只有在须要的时候才会查询数据库。

　　使用exists()和iterator()方法能够优化程序对内存的使用。不过，因为它们并不会生成queryset cache，可能会形成额外的数据库查询。

　　因此编码时须要注意一下，若是程序开始变慢，你须要看看代码的瓶颈在哪里，是否会有一些小的优化能够帮到你。

　　英文原文：Using Django querysets effectively