Django ORM查询优化：QuerySet的Lazy Evaluation与SQL执行计划分析 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Django ORM 查询优化：QuerySet 的 Lazy Evaluation 与 SQL 执行计划分析

大家好！今天我们来聊聊 Django ORM 查询优化，重点关注 QuerySet 的 Lazy Evaluation 机制以及如何利用 SQL 执行计划来分析和改进我们的查询语句。Django ORM 极大地简化了数据库操作，但如果不了解其底层原理，很容易写出低效的查询，导致性能瓶颈。

1. Django ORM 的 QuerySet：一个延迟执行的承诺

Django ORM 的核心是 QuerySet。它代表了从数据库中检索到的对象集合。但 QuerySet 最重要的特性之一是 Lazy Evaluation（延迟执行）。这意味着当你创建一个 QuerySet 对象时，Django 并不会立即执行 SQL 查询。实际上，只有在你需要真正使用数据时，才会触发数据库查询。

from django.db import models

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

    def __str__(self):
        return self.name

class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=200)
    author = models.ForeignKey(Author, on_delete=models.CASCADE)
    publication_date = models.DateField()

    def __str__(self):
        return self.title

# 创建一个 QuerySet 对象
books = Book.objects.all()  # SQL 查询尚未执行

在上面的例子中，Book.objects.all() 创建了一个 QuerySet 对象，但此时并没有向数据库发送任何 SQL 查询。这使得我们可以链式调用 QuerySet 方法，构建复杂的查询条件，而无需每次都执行数据库操作。

2. 触发 QuerySet 执行的时机

那么，什么时候 QuerySet 才会真正执行 SQL 查询呢？以下是一些常见的触发时机：

迭代 (Iteration): 使用 for 循环遍历 QuerySet。

books = Book.objects.all()
for book in books:  # 触发 SQL 查询
    print(book.title)

切片 (Slicing): 使用切片操作 [start:end] 获取 QuerySet 的一部分。
```
books = Book.objects.all()[:10]  # 触发 SQL 查询
```

序列化 (Serialization): 将 QuerySet 转换为 JSON 或 XML 等格式。

from django.core import serializers
books = Book.objects.all()
data = serializers.serialize("json", books)  # 触发 SQL 查询

bool() 调用: 当 QuerySet 被用作布尔值时。

books = Book.objects.filter(author__name='Jane Austen')
if books: # 触发 SQL 查询
    print("Found books by Jane Austen")

调用 len() 函数: 获取 QuerySet 的长度。

books = Book.objects.all()
num_books = len(books)  # 触发 SQL 查询

强制求值函数: 调用 list(), set(), tuple() 等函数。

books = Book.objects.all()
book_list = list(books) # 触发 SQL 查询

访问对象属性: 当访问 QuerySet 中的第一个或最后一个元素，例如 first(), last()。
```
first_book = Book.objects.first() # 触发 SQL 查询
```

某些 QuerySet 方法: 一些 QuerySet 方法，例如 exists(), count(), get(), create(), update() 等，会立即执行 SQL 查询。

exists = Book.objects.filter(title='Pride and Prejudice').exists()  # 触发 SQL 查询
count = Book.objects.count()  # 触发 SQL 查询

3. 利用 Lazy Evaluation 进行优化

了解 Lazy Evaluation 的好处在于，我们可以通过合理地组织 QuerySet 操作，避免不必要的数据库查询，从而提升性能。

延迟执行，避免不必要的查询: 仅在真正需要数据时才执行查询。
链式调用，构建复杂查询: 使用链式调用将多个过滤条件组合在一起，减少数据库交互次数。

例如，假设我们需要找到所有作者为 "Jane Austen" 并且出版日期在 1810 年之后的书籍。

# 糟糕的写法：多次查询
author = Author.objects.get(name="Jane Austen")
books = Book.objects.filter(author=author, publication_date__gt='1810-01-01')

# 更好的写法：链式调用，一次查询
books = Book.objects.filter(author__name="Jane Austen", publication_date__gt='1810-01-01')

第二种写法利用了链式调用，将两个过滤条件合并成一个 SQL 查询，减少了数据库交互次数。

4. 使用 select_related 和 prefetch_related 优化关联查询

当我们的模型之间存在关联关系时，Django ORM 默认使用 N+1 查询。这意味着，如果我们需要访问 N 个对象的关联对象，ORM 会执行 1 个查询来获取这 N 个对象，然后再执行 N 个查询来获取每个对象的关联对象。这会导致大量的数据库交互，严重影响性能。

select_related 和 prefetch_related 可以帮助我们解决这个问题。

select_related: 用于预先获取 一对一 和 多对一 关系的对象。它通过在 SQL 查询中使用 JOIN 操作，将关联对象的数据一起获取回来。

# 未优化：N+1 查询
books = Book.objects.all()
for book in books:
    print(book.author.name)  # 每次访问 book.author 都会执行一次查询

# 优化：使用 select_related
books = Book.objects.select_related('author').all()
for book in books:
    print(book.author.name)  # book.author 已经被预先获取，无需额外查询

select_related('author') 告诉 Django 在获取 Book 对象时，同时获取其关联的 Author 对象。这样，在访问 book.author 时，无需再次查询数据库。

prefetch_related: 用于预先获取 多对多 和 一对多 关系的对象。它通过执行额外的查询，将关联对象的数据缓存起来，然后在访问时直接从缓存中获取，避免重复查询。

# 假设 Book 模型有一个 ManyToManyField 关联到 Category 模型
# 未优化：N+1 查询
books = Book.objects.all()
for book in books:
    for category in book.category_set.all():  # 每次访问 book.category_set 都会执行一次查询
        print(category.name)

# 优化：使用 prefetch_related
books = Book.objects.prefetch_related('category_set').all()
for book in books:
    for category in book.category_set.all():  # category_set 已经被预先获取，无需额外查询
        print(category.name)

prefetch_related('category_set') 告诉 Django 在获取 Book 对象时，同时获取其关联的 Category 对象。Django 会执行额外的查询来获取所有关联的 Category 对象，并将它们缓存起来。在访问 book.category_set 时，直接从缓存中获取，避免重复查询。

选择 select_related 还是 prefetch_related？

特性	`select_related`	`prefetch_related`
关系类型	一对一、多对一	多对多、一对多
实现方式	使用 `JOIN` 操作	执行额外的查询，缓存结果
性能	通常比 `prefetch_related` 更快，适用于简单关系	适用于复杂关系，可以避免大量的数据库交互
使用场景	访问关联对象的次数较多，且关系比较简单	访问关联对象的次数较多，且关系比较复杂或需要过滤

5. 使用 only 和 defer 优化字段选择

默认情况下，Django ORM 会获取模型的所有字段。但有时我们只需要模型的部分字段，或者希望排除某些字段。only 和 defer 可以帮助我们实现这个目标。

only: 指定只获取模型的部分字段。

# 只获取 title 和 publication_date 字段
books = Book.objects.only('title', 'publication_date').all()
for book in books:
    print(book.title, book.publication_date)

使用 only 可以减少数据库传输的数据量，提升查询效率。

defer: 指定排除模型的部分字段。

# 排除 title 字段
books = Book.objects.defer('title').all()
for book in books:
    print(book.publication_date) # 可以访问 publication_date
    # print(book.title)  # 访问 title 会导致额外的数据库查询

使用 defer 可以避免获取不必要的字段，但需要注意的是，如果后续访问了被排除的字段，会导致额外的数据库查询。

6. 使用 annotate 和 aggregate 进行数据聚合

Django ORM 提供了 annotate 和 aggregate 方法，用于进行数据聚合操作。

annotate: 为 QuerySet 中的每个对象添加额外的字段，这些字段的值是通过聚合计算得到的。

from django.db.models import Count

# 为每个作者添加一个 book_count 字段，表示该作者的书籍数量
authors = Author.objects.annotate(book_count=Count('book'))
for author in authors:
    print(author.name, author.book_count)

aggregate: 对整个 QuerySet 进行聚合计算，返回一个包含聚合结果的字典。

from django.db.models import Avg, Max, Min, Sum

# 计算所有书籍的平均出版年份，最早出版年份，最晚出版年份，书籍总数
result = Book.objects.aggregate(
    avg_year=Avg('publication_date__year'),
    min_year=Min('publication_date__year'),
    max_year=Max('publication_date__year'),
    total_books=Count('id')
)
print(result)

7. SQL 执行计划分析：深入了解查询性能

仅仅了解 Django ORM 的优化技巧是不够的，我们需要深入了解 SQL 查询的执行计划，才能真正找到性能瓶颈。

SQL 执行计划是数据库服务器为了执行 SQL 查询而制定的一系列步骤。通过分析执行计划，我们可以了解查询是如何使用索引、如何连接表、以及是否存在性能瓶颈。

不同的数据库系统提供了不同的工具来查看 SQL 执行计划。以下是一些常用的方法：

PostgreSQL: 使用 EXPLAIN 命令。

EXPLAIN SELECT * FROM book WHERE author_id = 1;

MySQL: 使用 EXPLAIN 命令。

EXPLAIN SELECT * FROM book WHERE author_id = 1;

SQLite: SQLite 没有内置的 EXPLAIN 命令，但可以使用第三方工具，例如 SQLite Expert。

如何分析执行计划？

执行计划通常会包含以下信息：

表扫描方式 (Table Scan): 全表扫描 (Full Table Scan) 意味着数据库需要遍历整个表才能找到匹配的记录。这通常是性能最差的扫描方式。
索引扫描方式 (Index Scan): 索引扫描意味着数据库使用索引来查找匹配的记录。这通常比全表扫描更快。常见的索引扫描方式包括：
- Index Seek: 使用索引直接定位到匹配的记录。
- Index Scan: 扫描索引的一部分来查找匹配的记录。
连接方式 (Join): 当查询涉及多个表时，数据库需要将这些表连接起来。常见的连接方式包括：
- Nested Loop Join: 对于第一个表的每一行，扫描第二个表的所有行来查找匹配的记录。这通常是性能最差的连接方式。
- Hash Join: 将第一个表的数据构建成一个哈希表，然后扫描第二个表，并在哈希表中查找匹配的记录。这通常比 Nested Loop Join 更快。
- Merge Join: 将两个表都按照连接字段排序，然后合并它们来查找匹配的记录。这通常是性能最好的连接方式。
排序 (Sorting): 如果查询需要对结果进行排序，数据库可能会执行排序操作。排序操作通常比较耗时。

实例分析

假设我们有以下 SQL 查询：

SELECT * FROM book WHERE author_id = 1 AND publication_date > '2020-01-01';

如果 author_id 和 publication_date 都没有索引，那么数据库可能会执行全表扫描。这会导致性能问题。

为了优化这个查询，我们可以为 author_id 和 publication_date 创建索引：

CREATE INDEX idx_book_author_id ON book (author_id);
CREATE INDEX idx_book_publication_date ON book (publication_date);

创建索引后，数据库可能会使用索引扫描来查找匹配的记录，从而提升查询效率。

在 Django 中查看 SQL 执行计划

虽然 Django ORM 默认不直接暴露 SQL 执行计划，但我们可以通过以下方式来查看：

使用 str(queryset.query) 获取 SQL 语句: 将 QuerySet 对象转换为字符串，可以获取其对应的 SQL 语句。
使用 connection.queries 查看执行的 SQL 语句: 在 settings.py 中设置 DEBUG = True，然后在视图函数中打印 connection.queries，可以查看所有执行的 SQL 语句。
手动执行 SQL 语句并分析执行计划: 获取 SQL 语句后，可以在数据库客户端中手动执行该语句，并使用数据库自带的工具来分析执行计划。

8. 其他优化技巧

使用 bulk_create 和 bulk_update 批量操作: 当需要创建或更新大量对象时，使用 bulk_create 和 bulk_update 可以避免多次数据库交互，提升性能。

# 批量创建对象
books = [
    Book(title='Book 1', author=author, publication_date='2023-01-01'),
    Book(title='Book 2', author=author, publication_date='2023-01-02'),
    Book(title='Book 3', author=author, publication_date='2023-01-03'),
]
Book.objects.bulk_create(books)

# 批量更新对象
books = Book.objects.filter(author=author)
for book in books:
    book.price = 10.00  # 假设 Book 模型有一个 price 字段
Book.objects.bulk_update(books, ['price'])

使用数据库索引: 合理地使用数据库索引可以显著提升查询效率。
避免使用 distinct: distinct 操作通常比较耗时，尽量避免使用。如果必须使用，可以考虑使用 values 或 values_list 来减少需要去重的字段。
使用缓存: 对于频繁访问的数据，可以使用缓存来减少数据库访问次数。Django 提供了多种缓存机制，例如内存缓存、文件缓存、Redis 缓存等。

表格总结常用优化方法

优化策略	描述	适用场景
Lazy Evaluation	理解 QuerySet 的延迟执行机制，避免不必要的查询	任何涉及数据库查询的场景
`select_related`	预先获取一对一和多对一关系的对象	需要频繁访问关联对象，且关系比较简单
`prefetch_related`	预先获取多对多和一对多关系的对象	需要频繁访问关联对象，且关系比较复杂或需要过滤
`only` 和 `defer`	选择只获取或排除模型的部分字段	只需要模型的部分字段，或者希望排除某些字段
`annotate`	为 QuerySet 中的每个对象添加额外的字段，这些字段的值是通过聚合计算得到的	需要对数据进行聚合计算，并将结果添加到每个对象
`aggregate`	对整个 QuerySet 进行聚合计算，返回一个包含聚合结果的字典	需要对整个数据集进行统计分析
SQL 执行计划分析	深入了解 SQL 查询的执行计划，找到性能瓶颈	任何需要优化数据库查询性能的场景
`bulk_create/update`	批量创建或更新对象	需要创建或更新大量对象的场景
数据库索引	合理地使用数据库索引可以显著提升查询效率	查询条件中包含常用的过滤字段
缓存	对于频繁访问的数据，可以使用缓存来减少数据库访问次数	数据更新不频繁，但访问量很大的场景

最后，一些优化建议

性能测试: 在进行任何优化之前，务必进行性能测试，以确定是否存在性能瓶颈，以及优化后的效果。
逐步优化: 不要试图一次性解决所有性能问题，而是应该逐步进行优化，每次优化后都进行性能测试。
代码审查: 定期进行代码审查，可以帮助发现潜在的性能问题。
监控: 监控数据库的性能指标，例如查询时间、CPU 使用率、内存使用率等，可以帮助及时发现性能问题。

总结：理解 ORM 本质，结合 SQL 分析，逐步优化

Django ORM 提供了强大的数据库操作能力，但同时也需要我们深入理解其底层原理。通过了解 QuerySet 的 Lazy Evaluation 机制，合理使用 select_related、prefetch_related、only、defer 等方法，以及分析 SQL 执行计划，我们可以有效地优化数据库查询，提升 Django 应用的性能。记住，优化是一个持续的过程，需要不断地学习和实践。

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Django ORM 查询优化：QuerySet 的 Lazy Evaluation 与 SQL 执行计划分析

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