Python高级技术之：`Django`的`QuerySet`缓存机制：如何避免重复查询。

各位观众老爷，大家好！我是今天的主讲人，咱们今天聊聊Django的QuerySet缓存机制，这可是个能让你Django应用性能飞升的秘密武器！

开场白：性能瓶颈？别慌，缓存来救场！

想象一下，你辛辛苦苦写了个Django网站，上线之后用户量蹭蹭往上涨，结果服务器开始嗷嗷叫，CPU占用率直线上升，数据库更是喘不过气。用专业的术语来说，就是遇到了性能瓶颈。这时，你开始挠头，难道要升级服务器？砸钱固然有效，但咱程序员的尊严不允许我们这么简单粗暴！

别慌，Django早有准备，它自带了一套缓存机制，尤其是QuerySet的缓存，用得好的话，能大大减少数据库查询次数，从而提升应用的性能。

QuerySet：迟来的英雄，但偶尔也会偷懒

首先，咱们得理解QuerySet是个什么东西。简单来说，它代表了一组从数据库中查询出来的对象集合。当你使用Django的ORM进行数据库操作时，比如 MyModel.objects.all()，返回的不是直接的数据，而是一个QuerySet对象。

QuerySet有个特点，它具有“惰性求值”的特性。也就是说，只有在你真正需要用到数据的时候，它才会去数据库查询。这就像一个迟到的英雄，平时默默无闻，关键时刻才挺身而出。

# 这行代码并没有立即执行数据库查询
my_objects = MyModel.objects.all()

# 只有当你遍历QuerySet的时候，才会真正执行查询
for obj in my_objects:
    print(obj.name)

但是，这个英雄偶尔也会偷懒。如果不加以控制，它可能会重复执行相同的数据库查询，导致性能问题。

QuerySet缓存：让英雄不再偷懒

QuerySet的缓存机制就是为了解决这个问题而生的。当QuerySet第一次被求值（比如遍历、切片、调用len()等）时，Django会将查询结果缓存起来。之后，如果再次使用相同的QuerySet，Django会直接从缓存中读取数据，而不会再次访问数据库。

# 第一次求值，会执行数据库查询
my_objects = MyModel.objects.all()
print(len(my_objects))  # 执行查询

# 第二次使用，直接从缓存读取
for obj in my_objects:
    print(obj.name)  # 从缓存读取

# 第三次使用，还是从缓存读取
print(my_objects[0].name) # 从缓存读取

是不是很神奇？QuerySet就像一个勤劳的小蜜蜂，辛辛苦苦采蜜一次，然后把蜂蜜储存在蜂巢里，以后再用就直接从蜂巢里取，不用再跑出去采了。

缓存失效：英雄也会有疲惫的时候

但是，缓存并不是万能的。有些情况下，QuerySet的缓存会失效，导致Django重新执行数据库查询。

以下是一些常见的缓存失效场景：

1. 修改数据库数据： 如果你在QuerySet被求值之后，修改了数据库中的数据，那么QuerySet的缓存就会失效。下次使用该QuerySet时，Django会重新执行查询，以获取最新的数据。

   my_objects = MyModel.objects.all()
   print(len(my_objects))  # 执行查询，缓存数据
   
   # 修改数据库中的数据
   obj = MyModel.objects.get(pk=1)
   obj.name = 'New Name'
   obj.save()
   
   # 再次使用QuerySet，缓存失效，重新执行查询
   for obj in my_objects:
       print(obj.name)

2. 强制重新求值： 有些方法会强制QuerySet重新求值，比如list(queryset)。这会创建一个新的列表，导致之前的缓存失效。

   my_objects = MyModel.objects.all()
   print(len(my_objects))  # 执行查询，缓存数据
   
   # 强制重新求值
   my_list = list(my_objects)
   
   # 再次使用QuerySet，缓存失效，重新执行查询
   for obj in my_objects:
       print(obj.name)

3. 切片操作的注意事项： 切片操作本身不会立即执行查询，但多次切片可能会导致多次查询。

   my_objects = MyModel.objects.all()
   first_five = my_objects[:5]  # 不执行查询
   next_five = my_objects[5:10] # 不执行查询
   
   print(len(first_five)) # 执行查询，并缓存前5个
   print(len(next_five))  # 执行查询，并缓存5-10个

   如果你的需求是分批次处理大量数据，可以考虑使用迭代器或者其他更高效的方法。

避免重复查询的技巧：让英雄永远保持活力

了解了QuerySet的缓存机制和失效场景，接下来咱们来学习一些避免重复查询的技巧，让你的Django应用性能更上一层楼。

1. 尽早求值： 如果你需要多次使用QuerySet的数据，最好尽早对其进行求值，这样可以确保数据被缓存起来，避免重复查询。

   my_objects = list(MyModel.objects.all())  # 立即求值，并将结果缓存到列表中
   
   # 多次使用列表，无需重复查询
   for obj in my_objects:
       print(obj.name)
   
   print(len(my_objects))

2. 使用iterator()： 如果你需要处理大量数据，但又不想一次性加载所有数据到内存中，可以使用iterator()方法。它会返回一个迭代器，每次只从数据库中获取一部分数据。

   for obj in MyModel.objects.all().iterator():
       print(obj.name)

   注意：iterator()方法不会缓存结果，每次迭代都会执行数据库查询。因此，如果需要多次遍历数据，最好将其转换为列表或其他可缓存的数据结构。

3. 使用values()和values_list()： 如果你只需要QuerySet中的部分字段，可以使用values()和values_list()方法。它们会返回一个包含字典或元组的列表，而不是完整的模型对象。这样可以减少数据库查询的数据量，提高性能。

   # 只获取name字段
   names = MyModel.objects.all().values_list('name', flat=True)
   
   for name in names:
       print(name)

   values_list('name', flat=True)会将结果扁平化为一个包含name的列表，而不是元组的列表。

4. 谨慎使用count()： count()方法用于获取QuerySet中的对象数量。如果QuerySet已经被求值，count()会直接从缓存中获取数量。但是，如果QuerySet还没有被求值，count()会执行一个SELECT COUNT(*)查询。

   my_objects = MyModel.objects.all()
   
   # 第一次调用count()，执行查询
   count = my_objects.count()
   print(count)
   
   # 再次调用count()，从缓存读取
   count = my_objects.count()
   print(count)

   如果你的目的是判断QuerySet是否为空，可以使用exists()方法，它比count() > 0更高效。

   if MyModel.objects.filter(name='test').exists():
       print("存在name为test的对象")

5. 使用select_related()和prefetch_related()： 这两个方法用于优化关联对象的查询。select_related()用于预先加载一对一或多对一的关联对象，prefetch_related()用于预先加载多对多或一对多的关联对象。

   # 假设Article有一个ForeignKey指向Author
   articles = Article.objects.all().select_related('author')
   
   for article in articles:
       print(article.author.name)  # 无需额外查询，直接从缓存读取

   如果没有使用select_related()，每次访问article.author都会执行一次额外的数据库查询，这就是所谓的“N+1”问题。

   prefetch_related()的使用方式类似，但它使用子查询来预先加载关联对象。

6. 理解F()表达式： F表达式允许你在不实际从数据库中获取值的情况下引用模型字段。这对于更新字段的值非常有用，并且可以避免竞态条件。

   from django.db.models import F
   
   # 将所有文章的阅读数增加1
   Article.objects.update(read_count=F('read_count') + 1)

   这条语句会在数据库层面执行更新，而不需要先查询再更新，大大提高了效率。

代码示例：一个完整的例子

为了更好地理解QuerySet缓存的实际应用，咱们来看一个完整的例子。

假设我们有以下模型：

from django.db import models

class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)

    def __str__(self):
        return self.name

class Article(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=200)
    content = models.TextField()
    author = models.ForeignKey(Author, on_delete=models.CASCADE)
    read_count = models.IntegerField(default=0)

    def __str__(self):
        return self.title

现在，我们想要获取所有文章的标题和作者姓名，并按照阅读数排序。

以下是几种不同的实现方式：

方式一：最原始的方式

articles = Article.objects.all().order_by('-read_count')

for article in articles:
    print(f"{article.title} - {article.author.name}")

这种方式会执行多次数据库查询，每次访问article.author.name都会执行一次额外的查询。

方式二：使用select_related()优化

articles = Article.objects.all().select_related('author').order_by('-read_count')

for article in articles:
    print(f"{article.title} - {article.author.name}")

这种方式使用select_related()预先加载了作者信息，避免了“N+1”问题。

方式三：使用values()优化

articles = Article.objects.all().select_related('author').order_by('-read_count').values('title', 'author__name')

for article in articles:
    print(f"{article['title']} - {article['author__name']}")

这种方式使用values()只获取需要的字段，进一步减少了数据库查询的数据量。

方式四：结合list()和values()

articles = list(Article.objects.all().select_related('author').order_by('-read_count').values('title', 'author__name'))

for article in articles:
    print(f"{article['title']} - {article['author__name']}")

这种方式预先将结果转换成列表，避免了QuerySet的惰性查询特性，将数据库查询的压力分散开，减少了数据库连接的占用时间。

性能对比

方式	数据库查询次数	优点	缺点
方式一	N+1	代码简单易懂	性能较差，容易出现“N+1”问题
方式二	1+1	避免了“N+1”问题	如果只需要部分字段，仍然会加载所有字段
方式三	1	只获取需要的字段，减少了数据量	代码稍微复杂
方式四	1	代码稍微复杂，能有效分散数据库压力，在高并发场景下表现优异。	代码稍微复杂,数据量大的情况下会占用内存

总结：让QuerySet缓存成为你的得力助手

QuerySet缓存是Django提供的一个强大的性能优化工具。理解它的工作原理，掌握避免重复查询的技巧，可以让你编写出更高效、更稳定的Django应用。

记住，好的程序员不仅要会写代码，还要懂得如何优化代码，让你的应用跑得更快，飞得更高！ 今天的分享就到这里，谢谢大家!