Django annotation,減少IO次數利器
annotation的中文含義是"註解"。正如這名字所暗示的，傳遞給annotate函式的每個引數，都會以"註解"的形式新增到model queryset返回的每一個object裡面。
和annotate經常在一起使用的是aggregation函式。
舉個栗子
Blog Model有一個外來鍵entry指向Entry model。我們想計算每個blog有多少個entry：
>>> from django.db.models import Count
>>> q = Blog.objects.annotate(Count('entry'))
# The name of the first blog
>>> q[0].name
'Blogasaurus'
# The number of entries on the first blog
>>> q[0].entry__count
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複製程式碼
我們一起break down上面這部分程式碼：
q = Blog.objects.annotate(Count('entry'))
複製程式碼
這裡使用了Count這個aggregation函式，作用是對一個指定的Blog object，計算它對應的Entry object有多少個。Blog.objects.annotate(Count('entry'))就是對每個Blog object，計算一下與之對應entry有幾個。返回值是一個queryset。與
Blog.objects.all() 複製程式碼
的區別在於，Blog.objects.annotate(Count('entry'))中的每一項，都多了一個entry__count欄位，這就是我們想要的那個資料。
q[0].name q[0].entry__count 複製程式碼
q是一個queryset，q[0]就是獲取第一個object，他裡面多了一個entry__count欄位。
舉個反栗子
如果你不知道annotate這個東西，你肯定會想到一種"pythonic"的方法：
q = Blog.objects.all() for blog in q: entry__count = blog.entry.count() print(blog.name) print(entry__count) 複製程式碼
這種方法更容易理解，但是會殺死你的效能。假如你有10W條blog，q = Blog.objects.all() 這裡進行了一次查詢，for迴圈那裡，對每一個blog都要進行一次查詢，所以總查詢次數是10W+1次，也就是那麼多次IO。而前面那種方法，總查詢次數只有一次，IO只有一次，計算entry的個數是在資料庫內容進行的，效率當然要高很多！
資料庫查詢有一個黃金原則： 儘可能減少IO次數 。而Python的for迴圈天然就會增加IO次數，所以，請擁抱annotation吧。
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