1. 程式人生 > >Django-website 程序案例系列-18 多表跨表操作優化

Django-website 程序案例系列-18 多表跨表操作優化

query n-n none plain pro 三種 wrap 減少 緩存

詳解Django的 select_related 和 prefetch_related 函數對 QuerySet 查詢的優化

在數據庫有外鍵的時候,使用 select_related() 和 prefetch_related() 可以很好的減少數據庫請求的次數,從而提高性能。本文通過一個簡單的例子詳解這兩個函數的作用。雖然QuerySet的文檔中已經詳細說明了,但本文試圖從QuerySet觸發的SQL語句來分析工作方式,從而進一步了解Django具體的運作方式。

本來打算寫成一篇單獨的文章的,但是寫完select_related()之後發現長度已經有點長了,所以還是寫成系列,大概在兩到三篇。整個完成之後將會在這裏添加上其他文章的鏈接。

1. 實例的背景說明

假定一個個人信息系統,需要記錄系統中各個人的故鄉、居住地、以及到過的城市。數據庫設計如下:

技術分享圖片

Models.py 內容如下:

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

  

註1:創建的app名為“QSOptimize”

註2:為了簡化起見,qsoptimize_province 表中只有2條數據:湖北省和廣東省,qsoptimize_city表中只有三條數據:武漢市、十堰市和廣州市

2. select_related()

對於一對一字段(OneToOneField)和外鍵字段(ForeignKey),可以使用select_related 來對QuerySet進行優化

作用和方法

在對QuerySet使用select_related()函數後,Django會獲取相應外鍵對應的對象,從而在之後需要的時候不必再查詢數據庫了。以上例說明,如果我們需要打印數據庫中的所有市及其所屬省份,最直接的做法是:

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

  

這樣會導致線性的SQL查詢,如果對象數量n太多,每個對象中有k個外鍵字段的話,就會導致n*k+1次SQL查詢。在本例中,因為有3個city對象就導致了4次SQL查詢:

MySQL
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 ;

  

註:這裏的SQL語句是直接從Django的logger:‘django.db.backends’輸出出來的

如果我們使用select_related()函數:

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

  

就只有一次SQL查詢,顯然大大減少了SQL查詢的次數:

MySQL
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`) ;

 

這裏我們可以看到,Django使用了INNER JOIN來獲得省份的信息。順便一提這條SQL查詢得到的結果如下:

+----+-----------+-------------+----+-----------+
| id | name      | province_id | id | name      |
+----+-----------+-------------+----+-----------+
|  1 | 武漢市    |           1 |  1 | 湖北省    |
|  2 | 廣州市    |           2 |  2 | 廣東省    |
|  3 | 十堰市    |           1 |  1 | 湖北省    |
+----+-----------+-------------+----+-----------+
3 rows in set (0.00 sec)

使用方法

函數支持如下三種用法:
*fields 參數

select_related() 接受可變長參數,每個參數是需要獲取的外鍵(父表的內容)的字段名,以及外鍵的外鍵的字段名、外鍵的外鍵的外鍵…。若要選擇外鍵的外鍵需要使用兩個下劃線“__”來連接。

例如我們要獲得張三的現居省份,可以用如下方式:

Python
>>> zhangs = Person.objects.select_related(‘living__province‘).get(firstname=u"張",lastname=u"三")
>>> zhangs.living.province

觸發的SQL查詢如下:

MySQL
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` = ‘張‘ );

  

可以看到,Django使用了2次 INNER JOIN 來完成請求,獲得了city表和province表的內容並添加到結果表的相應列,這樣在調用 zhangs.living的時候也不必再次進行SQL查詢。

+----+-----------+----------+-------------+-----------+----+-----------+-------------+----+-----------+
| id | firstname | lastname | hometown_id | living_id | id | name      | province_id | id | name      |
+----+-----------+----------+-------------+-----------+----+-----------+-------------+----+-----------+
|  1 | 張        | 三       |           3 |         1 |  1 | 武漢市    |   1         |  1 | 湖北省    |
+----+-----------+----------+-------------+-----------+----+-----------+-------------+----+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

  

然而,未指定的外鍵則不會被添加到結果中。這時候如果需要獲取張三的故鄉就會進行SQL查詢了:

Python
	>>> zhangs.hometown.province
MySQL
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

同時,如果不指定外鍵,就會進行兩次查詢。如果深度更深,查詢的次數更多。

值得一提的是,從Django 1.7開始,select_related()函數的作用方式改變了。在本例中,如果要同時獲得張三的故鄉和現居地的省份,在1.7以前你只能這樣做:

Python
>>> zhangs = Person.objects.select_related(‘hometown__province‘,‘living__province‘).get(firstname=u"張",lastname=u"三")
>>> zhangs.hometown.province
>>> zhangs.living.province

但是1.7及以上版本,你可以像和queryset的其他函數一樣進行鏈式操作:

Python
>>> zhangs = Person.objects.select_related(‘hometown__province‘).select_related(‘living__province‘).get(firstname=u"張",lastname=u"三")
>>> zhangs.hometown.province
>>> zhangs.living.province

如果你在1.7以下版本這樣做了,你只會獲得最後一個操作的結果,在本例中就是只有現居地而沒有故鄉。在你打印故鄉省份的時候就會造成兩次SQL查詢。

depth 參數

select_related() 接受depth參數,depth參數可以確定select_related的深度。Django會遞歸遍歷指定深度內的所有的OneToOneField和ForeignKey。以本例說明:

Python
>>> zhangs = Person.objects.select_related(depth = d)

d=1 相當於 select_related(‘hometown’,’living’)

d=2 相當於 select_related(‘hometown__province’,’living__province’)

無參數

select_related() 也可以不加參數,這樣表示要求Django盡可能深的select_related。例如:zhangs = Person.objects.select_related().get(firstname=u”張”,lastname=u”三”)。但要註意兩點:

  1. Django本身內置一個上限,對於特別復雜的表關系,Django可能在你不知道的某處跳出遞歸,從而與你想的做法不一樣。具體限制是怎麽工作的我表示不清楚。
  2. Django並不知道你實際要用的字段有哪些,所以會把所有的字段都抓進來,從而會造成不必要的浪費而影響性能。

小結

  1. select_related主要針一對一和多對一關系進行優化。
  2. select_related使用SQL的JOIN語句進行優化,通過減少SQL查詢的次數來進行優化、提高性能。
  3. 可以通過可變長參數指定需要select_related的字段名。也可以通過使用雙下劃線“__”連接字段名來實現指定的遞歸查詢。沒有指定的字段不會緩存,沒有指定的深度不會緩存,如果要訪問的話Django會再次進行SQL查詢。
  4. 也可以通過depth參數指定遞歸的深度,Django會自動緩存指定深度內所有的字段。如果要訪問指定深度外的字段,Django會再次進行SQL查詢。
  5. 也接受無參數的調用,Django會盡可能深的遞歸查詢所有的字段。但註意有Django遞歸的限制和性能的浪費。
  6. Django >= 1.7,鏈式調用的select_related相當於使用可變長參數。Django < 1.7,鏈式調用會導致前邊的select_related失效,只保留最後一個。

Django-website 程序案例系列-18 多表跨表操作優化