Python中的Django框架中prefetch_related()函数对数据库查询的优化
实例的背景说明python
假定一个我的信息系统，须要记录系统中各我的的故乡、居住地、以及到过的城市。数据库设计以下：mysql
Models.py 内容以下：
sql
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
|
from
django.db
import
models
class
Province(models.Model):
name
=
models.CharField(max_length
=
10
)
def
__unicode__(
self
):
return
self
.name
class
City(models.Model):
name
=
models.CharField(max_length
=
5
)
province
=
models.ForeignKey(Province)
def
__unicode__(
self
):
return
self
.name
class
Person(models.Model):
firstname
=
models.CharField(max_length
=
10
)
lastname
=
models.CharField(max_length
=
10
)
visitation
=
models.ManyToManyField(City, related_name
=
"visitor"
)
hometown
=
models.ForeignKey(City, related_name
=
"birth"
)
living
=
models.ForeignKey(City, related_name
=
"citizen"
)
def
__unicode__(
self
):
return
self
.firstname
+
self
.lastname
|
注1：建立的app名为“QSOptimize”数据库
注2：为了简化起见，`qsoptimize_province` 表中只有2条数据：湖北省和广东省，`qsoptimize_city`表中只有三条数据：武汉市、十堰市和广州市django
prefetch_related()缓存
对于多对多字段（ManyToManyField）和一对多字段，可使用prefetch_related()来进行优化。或许你会说，没有一个叫OneToManyField的东西啊。实际上 ，ForeignKey就是一个多对一的字段，而被ForeignKey关联的字段就是一对多字段了。app
做用和方法框架
prefetch_related()和select_related()的设计目的很类似，都是为了减小SQL查询的数量，可是实现的方式不同。后者是经过JOIN语句，在SQL查询内解决问题。可是对于多对多关系，使用SQL语句解决就显得有些不太明智，由于JOIN获得的表将会很长，会致使SQL语句运行时间的增长和内存占用的增长。如有n个对象，每一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。数据库设计
prefetch_related()的解决方法是，分别查询每一个表，而后用Python处理他们之间的关系。继续以上边的例子进行说明，若是咱们要得到张三全部去过的城市，使用prefetch_related()应该是这么作：
函数
|
1
2
3
4
|
>>> zhangs
=
Person.objects.prefetch_related(
'visitation'
).get(firstname
=
u
"张"
,lastname
=
u
"三"
)
>>>
for
city
in
zhangs.visitation.
all
() :
...
print
city
...
|
上述代码触发的SQL查询以下：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
SELECT `QSOptimize_person`.`
id
`, `QSOptimize_person`.`firstname`,
`QSOptimize_person`.`lastname`, `QSOptimize_person`.`hometown_id`, `QSOptimize_person`.`living_id`
FROM `QSOptimize_person`
WHERE (`QSOptimize_person`.`lastname`
=
'三'
AND `QSOptimize_person`.`firstname`
=
'张'
);
SELECT (`QSOptimize_person_visitation`.`person_id`) AS `_prefetch_related_val`, `QSOptimize_city`.`
id
`,
`QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id`
FROM `QSOptimize_city`
INNER JOIN `QSOptimize_person_visitation` ON (`QSOptimize_city`.`
id
`
=
`QSOptimize_person_visitation`.`city_id`)
WHERE `QSOptimize_person_visitation`.`person_id` IN (
1
);
|
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`QSOptimize_person_visitation`中`person_id`为张三的行，而后和`city`表内联（INNER JOIN 也叫等值链接）获得结果表。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
|
+
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
|
id
| firstname | lastname | hometown_id | living_id |
+
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
|
1
| 张 | 三 |
3
|
1
|
+
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
1
row
in
set
(
0.00
sec)
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
| _prefetch_related_val |
id
| name | province_id |
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
|
1
|
1
| 武汉市 |
1
|
|
1
|
2
| 广州市 |
2
|
|
1
|
3
| 十堰市 |
1
|
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
3
rows
in
set
(
0.00
sec)
|
显然张三武汉、广州、十堰都去过。
又或者，咱们要得到湖北的全部城市名，能够这样：
|
1
2
3
4
|
>>> hb
=
Province.objects.prefetch_related(
'city_set'
).get(name__iexact
=
u
"湖北省"
)
>>>
for
city
in
hb.city_set.
all
():
... city.name
...
|
触发的SQL查询：
|
1
2
3
4
5
6
7
|
SELECT `QSOptimize_province`.`
id
`, `QSOptimize_province`.`name`
FROM `QSOptimize_province`
WHERE `QSOptimize_province`.`name` LIKE
'湖北省'
;
SELECT `QSOptimize_city`.`
id
`, `QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id`
FROM `QSOptimize_city`
WHERE `QSOptimize_city`.`province_id` IN (
1
);
|
获得的表：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
|
+
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
|
id
| name |
+
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
|
1
| 湖北省 |
+
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
1
row
in
set
(
0.00
sec)
+
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
|
id
| name | province_id |
+
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
|
1
| 武汉市 |
1
|
|
3
| 十堰市 |
1
|
+
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
2
rows
in
set
(
0.00
sec)
|
咱们能够看见，prefetch使用的是 IN 语句实现的。这样，在QuerySet中的对象数量过多的时候，根据数据库特性的不一样有可能形成性能问题。
使用方法
*lookups 参数
prefetch_related()在Django < 1.7 只有这一种用法。和select_related()同样，prefetch_related()也支持深度查询，例如要得到全部姓张的人去过的省：
|
1
2
3
4
5
|
>>> zhangs
=
Person.objects.prefetch_related(
'visitation__province'
).
filter
(firstname__iexact
=
u
'张'
)
>>>
for
i
in
zhangs:
...
for
city
in
i.visitation.
all
():
...
print
city.province
...
|
触发的SQL：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
|
SELECT `QSOptimize_person`.`
id
`, `QSOptimize_person`.`firstname`,
`QSOptimize_person`.`lastname`, `QSOptimize_person`.`hometown_id`, `QSOptimize_person`.`living_id`
FROM `QSOptimize_person`
WHERE `QSOptimize_person`.`firstname` LIKE
'张'
;
SELECT (`QSOptimize_person_visitation`.`person_id`) AS `_prefetch_related_val`, `QSOptimize_city`.`
id
`,
`QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id` FROM `QSOptimize_city`
INNER JOIN `QSOptimize_person_visitation` ON (`QSOptimize_city`.`
id
`
=
`QSOptimize_person_visitation`.`city_id`)
WHERE `QSOptimize_person_visitation`.`person_id` IN (
1
,
4
);
SELECT `QSOptimize_province`.`
id
`, `QSOptimize_province`.`name`
FROM `QSOptimize_province`
WHERE `QSOptimize_province`.`
id
` IN (
1
,
2
);
|
得到的结果：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
|
+
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
|
id
| firstname | lastname | hometown_id | living_id |
+
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
|
1
| 张 | 三 |
3
|
1
|
|
4
| 张 | 六 |
2
|
2
|
+
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
2
rows
in
set
(
0.00
sec)
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
| _prefetch_related_val |
id
| name | province_id |
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
|
1
|
1
| 武汉市 |
1
|
|
1
|
2
| 广州市 |
2
|
|
4
|
2
| 广州市 |
2
|
|
1
|
3
| 十堰市 |
1
|
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
4
rows
in
set
(
0.00
sec)
+
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
|
id
| name |
+
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
|
1
| 湖北省 |
|
2
| 广东省 |
+
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
2
rows
in
set
(
0.00
sec)
|
值得一提的是，链式prefetch_related会将这些查询添加起来，就像1.7中的select_related那样。
要注意的是，在使用QuerySet的时候，一旦在链式操做中改变了数据库请求，以前用prefetch_related缓存的数据将会被忽略掉。这会致使Django从新请求数据库来得到相应的数据，从而形成性能问题。这里提到的改变数据库请求指各类filter()、exclude()等等最终会改变SQL代码的操做。而all()并不会改变最终的数据库请求，所以是不会致使从新请求数据库的。
举个例子，要获取全部人访问过的城市中带有“市”字的城市，这样作会致使大量的SQL查询：
|
1
2
|
plist
=
Person.objects.prefetch_related(
'visitation'
)
[p.visitation.
filter
(name__icontains
=
u
"市"
)
for
p
in
plist]
|
由于数据库中有4人，致使了2+4次SQL查询：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
|
SELECT `QSOptimize_person`.`
id
`, `QSOptimize_person`.`firstname`, `QSOptimize_person`.`lastname`,
`QSOptimize_person`.`hometown_id`, `QSOptimize_person`.`living_id`
FROM `QSOptimize_person`;
SELECT (`QSOptimize_person_visitation`.`person_id`) AS `_prefetch_related_val`, `QSOptimize_city`.`
id
`,
`QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id`
FROM `QSOptimize_city`
INNER JOIN `QSOptimize_person_visitation` ON (`QSOptimize_city`.`
id
`
=
`QSOptimize_person_visitation`.`city_id`)
WHERE `QSOptimize_person_visitation`.`person_id` IN (
1
,
2
,
3
,
4
);
SELECT `QSOptimize_city`.`
id
`, `QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id`
FROM `QSOptimize_city`
INNER JOIN `QSOptimize_person_visitation` ON (`QSOptimize_city`.`
id
`
=
`QSOptimize_person_visitation`.`city_id`)
WHERE(`QSOptimize_person_visitation`.`person_id`
=
1
AND `QSOptimize_city`.`name` LIKE
'%市%'
);
SELECT `QSOptimize_city`.`
id
`, `QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id`
FROM `QSOptimize_city`
INNER JOIN `QSOptimize_person_visitation` ON (`QSOptimize_city`.`
id
`
=
`QSOptimize_person_visitation`.`city_id`)
WHERE (`QSOptimize_person_visitation`.`person_id`
=
2
AND `QSOptimize_city`.`name` LIKE
'%市%'
);
SELECT `QSOptimize_city`.`
id
`, `QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id`
FROM `QSOptimize_city`
INNER JOIN `QSOptimize_person_visitation` ON (`QSOptimize_city`.`
id
`
=
`QSOptimize_person_visitation`.`city_id`)
WHERE (`QSOptimize_person_visitation`.`person_id`
=
3
AND `QSOptimize_city`.`name` LIKE
'%市%'
);
SELECT `QSOptimize_city`.`
id
`, `QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id`
FROM `QSOptimize_city`
INNER JOIN `QSOptimize_person_visitation` ON (`QSOptimize_city`.`
id
`
=
`QSOptimize_person_visitation`.`city_id`)
WHERE (`QSOptimize_person_visitation`.`person_id`
=
4
AND `QSOptimize_city`.`name` LIKE
'%市%'
);
|
详细分析一下这些请求事件。
众所周知，QuerySet是lazy的，要用的时候才会去访问数据库。运行到第二行Python代码时，for循环将plist看作iterator，这会触发数据库查询。最初的两次SQL查询就是prefetch_related致使的。
虽然已经查询结果中包含全部所需的city的信息，但由于在循环体中对Person.visitation进行了filter操做，这显然改变了数据库请求。所以这些操做会忽略掉以前缓存到的数据，从新进行SQL查询。
可是若是有这样的需求了应该怎么办呢？在Django >= 1.7，能够经过下一节的Prefetch对象来实现，若是你的环境是Django < 1.7，能够在Python中完成这部分操做。
|
1
2
|
plist
=
Person.objects.prefetch_related(
'visitation'
)
[[city
for
city
in
p.visitation.
all
()
if
u
"市"
in
city.name]
for
p
in
plist]
|
Prefetch 对象
在Django >= 1.7，能够用Prefetch对象来控制prefetch_related函数的行为。
注：因为我没有安装1.7版本的Django环境，本节内容是参考Django文档写的，没有进行实际的测试。
Prefetch对象的特征：
- 一个Prefetch对象只能指定一项prefetch操做。
- Prefetch对象对字段指定的方式和prefetch_related中的参数相同，都是经过双下划线链接的字段名完成的。
- 能够经过 queryset 参数手动指定prefetch使用的QuerySet。
- 能够经过 to_attr 参数指定prefetch到的属性名。
- Prefetch对象和字符串形式指定的lookups参数能够混用。
继续上面的例子，获取全部人访问过的城市中带有“武”字和“州”的城市：
|
1
2
3
4
5
6
7
|
wus
=
City.objects.
filter
(name__icontains
=
u
"武"
)
zhous
=
City.objects.
filter
(name__icontains
=
u
"州"
)
plist
=
Person.objects.prefetch_related(
Prefetch(
'visitation'
, queryset
=
wus, to_attr
=
"wu_city"
),
Prefetch(
'visitation'
, queryset
=
zhous, to_attr
=
"zhou_city"
),)
[p.wu_city
for
p
in
plist]
[p.zhou_city
for
p
in
plist]
|
注：这段代码没有在实际环境中测试过，如有不正确的地方请指正。
顺带一提，Prefetch对象和字符串参数能够混用。
None
能够经过传入一个None来清空以前的prefetch_related。就像这样：
|
1
|
>>> prefetch_cleared_qset
=
qset.prefetch_related(
None
)
|
小结
- prefetch_related主要针一对多和多对多关系进行优化。
- prefetch_related经过分别获取各个表的内容，而后用Python处理他们之间的关系来进行优化。
- 能够经过可变长参数指定须要select_related的字段名。指定方式和特征与select_related是相同的。
- 在Django >= 1.7能够经过Prefetch对象来实现复杂查询，但低版本的Django好像只能本身实现。
- 做为prefetch_related的参数，Prefetch对象和字符串能够混用。
- prefetch_related的链式调用会将对应的prefetch添加进去，而非替换，彷佛没有基于不一样版本上区别。
- 能够经过传入None来清空以前的prefetch_related。
相关文章
- 1. Python-Django框架的select_related 和 prefetch_related函数对 QuerySet 查询的优化
- 2. Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化
- 3. Django的select_related 和 prefetch_related 函数优化查询
- 4. django框架数据库查询select_related和prefetch_related
- 5. python框架之Django(6)-查询优化之select_related&prefetch_related
- 6. 转 实例详解Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化（一）
- 7. 转 实例详解Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化（三）
- 8. Python的Django框架-数据库查询(增删改查)
- 9. Django框架之第八篇(模型层补充)--数据库的查询与优化：only/defer,select_related与prefetch_related,事务
- 10. Django 数据库查询优化
- 更多相关文章...
- • NoSQL数据库的优势有哪些？ - NoSQL教程
- • MySQL查看表中的约束 - MySQL教程
- • Flink 数据传输及反压详解
- • TiDB 在摩拜单车在线数据业务的应用和实践
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. 融合阿里云，牛客助您找到心仪好工作
- 2. 解决jdbc(jdbctemplate)在测试类时不报错在TomCatb部署后报错
- 3. 解决PyCharm GoLand IntelliJ 等 JetBrains 系列 IDE无法输入中文
- 4. vue+ant design中关于图片请求不显示的问题。
- 5. insufficient memory && Native memory allocation (malloc) failed
- 6. 解决IDEA用Maven创建的Web工程不能创建Java Class文件的问题
- 7. [已解决] Error: Cannot download ‘https://start.spring.io/starter.zip?
- 8. 在idea让java文件夹正常使用
- 9. Eclipse启动提示“subversive connector discovery”
- 10. 帅某-技巧-快速转帖博主文章（article_content）
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. Python-Django框架的select_related 和 prefetch_related函数对 QuerySet 查询的优化
- 2. Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化
- 3. Django的select_related 和 prefetch_related 函数优化查询
- 4. django框架数据库查询select_related和prefetch_related
- 5. python框架之Django(6)-查询优化之select_related&prefetch_related
- 6. 转 实例详解Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化（一）
- 7. 转 实例详解Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化（三）
- 8. Python的Django框架-数据库查询(增删改查)
- 9. Django框架之第八篇(模型层补充)--数据库的查询与优化：only/defer,select_related与prefetch_related,事务
- 10. Django 数据库查询优化