python的django框架中的select

1. 实例的背景说明

假定一个个人信息系统,需要记录系统中各个人的故乡、居住地、以及到过的城市。数据库设计如下:

201541150650059.jpg (591×250)

models.py 内容如下:

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:创建的app名为“qsoptimize”

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
2. select_related()

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
作用和方法

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。以上例说明,如果我们需要打印数据库中的所有市及其所属省份,最直接的做法是:

>>> citys = city.objects.all()
>>> for c in citys:
… print c.province

这样会导致线性的sql查询,如果对象数量n太多,每个对象中有k个外键字段的话,就会导致n*k+1次sql查询。在本例中,因为有3个city对象就导致了4次sql查询:

select `qsoptimize_city`.`id`, `qsoptimize_city`.`name`, `qsoptimize_city`.`province_id`
from `qsoptimize_city`
select `qsoptimize_province`.`id`, `qsoptimize_province`.`name`
from `qsoptimize_province`
where `qsoptimize_province`.`id` = 1 ;
select `qsoptimize_province`.`id`, `qsoptimize_province`.`name`
from `qsoptimize_province`
where `qsoptimize_province`.`id` = 2 ;
select `qsoptimize_province`.`id`, `qsoptimize_province`.`name`
from `qsoptimize_province`
where `qsoptimize_province`.`id` = 1 ;

注:这里的sql语句是直接从django的logger:‘django.db.backends’输出出来的

如果我们使用select_related()函数:

>>> citys = city.objects.select_related().all()
>>> for c in citys:
… print c.province

就只有一次sql查询,显然大大减少了sql查询的次数:

select `qsoptimize_city`.`id`, `qsoptimize_city`.`name`,
`qsoptimize_city`.`province_id`, `qsoptimize_province`.`id`, `qsoptimize_province`.`name`
from`qsoptimize_city`
inner join `qsoptimize_province` on (`qsoptimize_city`.`province_id` = `qsoptimize_province`.`id`) ;

这里我们可以看到,django使用了inner join来获得省份的信息。顺便一提这条sql查询得到的结果如下:

+—-+———–+————-+—-+———–+
| id | name | province_id | id | name |
+—-+———–+————-+—-+———–+
| 1 | 武汉市 | 1 | 1 | 湖北省 |
| 2 | 广州市 | 2 | 2 | 广东省 |
| 3 | 十堰市 | 1 | 1 | 湖北省 |
+—-+———–+————-+—-+———–+
3 rows in set (0.00 sec)

使用方法
函数支持如下三种用法:
*fields 参数

select_related() 接受可变长参数,每个参数是需要获取的外键(父表的内容)的字段名,以及外键的外键的字段名、外键的外键的外键…。若要选择外键的外键需要使用两个下划线“__”来连接。

例如我们要获得张三的现居省份,可以用如下方式:

>>> zhangs = person.objects.select_related(‘living__province’).get(firstname=u”张”,lastname=u”三”)
>>> zhangs.living.province

触发的sql查询如下:

select `qsoptimize_person`.`id`, `qsoptimize_person`.`firstname`,
`qsoptimize_person`.`lastname`, `qsoptimize_person`.`hometown_id`, `qsoptimize_person`.`living_id`,
`qsoptimize_city`.`id`, `qsoptimize_city`.`name`, `qsoptimize_city`.`province_id`, `qsoptimize_province`.`id`,
`qsoptimize_province`.`name`
from `qsoptimize_person`
inner join `qsoptimize_city` on (`qsoptimize_person`.`living_id` = `qsoptimize_city`.`id`)
inner join `qsoptimize_province` on (`qsoptimize_city`.`province_id` = `qsoptimize_province`.`id`)
where (`qsoptimize_person`.`lastname` = ‘三’ and `qsoptimize_person`.`firstname` = ‘张’ );

可以看到,django使用了2次 inner join 来完成请求,获得了city表和province表的内容并添加到结果表的相应列,这样在调用 zhangs.living的时候也不必再次进行sql查询。

+—-+———–+———-+————-+———–+—-+———–+————-+—-+———–+
| id | firstname | lastname | hometown_id | living_id | id | name | province_id | id | name |
+—-+———–+———-+————-+———–+—-+———–+————-+—-+———–+
| 1 | 张 | 三 | 3 | 1 | 1 | 武汉市 | 1 | 1 | 湖北省 |
+—-+———–+———-+————-+———–+—-+———–+————-+—-+———–+
1 row in set (0.00 sec)

然而,未指定的外键则不会被添加到结果中。这时候如果需要获取张三的故乡就会进行sql查询了:

>>> zhangs.hometown.province
select `qsoptimize_city`.`id`, `qsoptimize_city`.`name`,
`qsoptimize_city`.`province_id`
from `qsoptimize_city`
where `qsoptimize_city`.`id` = 3 ;
select `qsoptimize_province`.`id`, `qsoptimize_province`.`name`
from `qsoptimize_province`
where `qsoptimize_province`.`id` = 1

同时,如果不指定外键,就会进行两次查询。如果深度更深,查询的次数更多。

值得一提的是,从django 1.7开始,select_related()函数的作用方式改变了。在本例中,如果要同时获得张三的故乡和现居地的省份,在1.7以前你只能这样做:

>>> zhangs = person.objects.select_related(‘hometown__province’,’living__province’).get(firstname=u”张”,lastname=u”三”)
>>> zhangs.hometown.province
>>> zhangs.living.province

但是1.7及以上版本,你可以像和queryset的其他函数一样进行链式操作:

>>> zhangs = person.objects.select_related(‘hometown__province’).select_related(‘living__province’).get(firstname=u”张”,lastname=u”三”)
>>> zhangs.hometown.province
>>> zhangs.living.province

如果你在1.7以下版本这样做了,你只会获得最后一个操作的结果,在本例中就是只有现居地而没有故乡。在你打印故乡省份的时候就会造成两次sql查询。
depth 参数

select_related() 接受depth参数,depth参数可以确定select_related的深度。django会递归遍历指定深度内的所有的onetoonefield和foreignkey。以本例说明:

>>> zhangs = person.objects.select_related(depth = d)

d=1 相当于 select_related(‘hometown’,’living’)

d=2 相当于 select_related(‘hometown__province’,’living__province’)
无参数

select_related() 也可以不加参数,这样表示要求django尽可能深的select_related。例如:zhangs = person.objects.select_related().get(firstname=u”张”,lastname=u”三”)。但要注意两点:

django本身内置一个上限,对于特别复杂的表关系,django可能在你不知道的某处跳出递归,从而与你想的做法不一样。具体限制是怎么工作的我表示不清楚。
django并不知道你实际要用的字段有哪些,所以会把所有的字段都抓进来,从而会造成不必要的浪费而影响性能。

小结

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。

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