QuerySet对象与查询优化

一、QuerySet对象

Django的ORM中存在查询集的概念。

查询集，也称查询结果集，即QuerySet，表示从数据库中获取的对象集合。

当调用如下过滤器方法时，Django会返回查询集（与列表类似，但不是简单的列表）：

all()：返回所有数据。

filter()：返回满足条件的数据。

exclude()：返回满足条件之外的数据。

order_by()：对结果进行排序。

查询集有诸多特性，我们来一一了解它们

1、可切片

可以使用Python 的切片语法来限制查询集记录的数目，它等同于SQL 的LIMIT 和OFFSET 子句 。

res = Book.objects.all()[:5]  # limit 5
print(res)  # <QuerySet [<Book: book1>, ..., <Book: book5>]>

res = Book.objects.all()[5:7]   # LIMIT 2 OFFSET 5，偏移5所以从6开始，到7结束即limit 2
print(res)  # <QuerySet [<Book: book6>, <Book: book7>]>

不支持负的索引（例如Book.objects.all()[-1]）。

*强调：不能把QuerySet单纯地当成python中的列表，它们还是有区别的。*

2、可迭代

books = Book.objects.all()
for book in books:
    print(book.name)

3、惰性查询

查询集 是惰性执行的 —— 创建查询集不会带来任何数据库的访问。你可以将过滤器保持一整天，直到查询集 需要求值时，Django 才会真正运行这个查询。

query_res = Book.objects.all()  # 不会查询数据库，终端也并无sql日志打印

print(query_res)  # 此时才会查询数据库，在开启sql日志功能后，可以在终端看到执行的原生sql

for book in query_res:
    print(book.name)  # 此时会再次查询数据库

一般来说，只有在“请求”查询集 的结果时才会到数据库中去获取它们。当你确实需要结果时，查询集 通过访问数据库来求值

4、缓存机制

每个查询集都包含一个缓存来最小化对数据库的访问。理解它是如何工作的将让你编写最高效的代码。

在一个新创建的查询集中，缓存为空。

当我们首次对查询集进行求值时–同时发生数据库查询 ，Django 将查询的结果保存到查询集的缓存中并返回明确请求的结果。接下来对该查询集 的求值将重用缓存的结果。

请牢记这个缓存行为，因为对查询集使用不当的话，它会坑你的。

例如，下面的两条语句查出的都是所有的书籍，但是每条都创建了新的查询集，然后各自对各自的查询集求值，这存在两大问题

• 1、相同的数据库查询将执行两次，显然倍增了你的数据库负载。

• 2、还有可能两个结果列表并不包含相同的数据库记录，因为在两次请求期间有可能有Article被添加进来或删除掉。

print([book.name for book in Book.objects.all()])
print([book.price for book in Book.objects.all()])

为了避免上述问题，只需保存查询集并重新使用它，如下

# 1、先保存结果集
query_res = Book.objects.all()  

# 2、然后再对结果集进行求值
print([book.name for book in query_res])  # 首次对查询集求值，会查询数据库并缓存
print([book.price for book in query_res]) # 命中缓存，无需查询数据库

5、何时查询集不会被缓存?

1、只有在对查询集求值后才会缓存

如下操作都算是在对查询集求值，它们会使得全部的查询集被求值并填充到缓存中：

[book for book in query_res]
bool(query_res)
any_obj in query_res
list(query_res)

for obj in query_res:
    print('哪怕只遍历一次，也算是对查询集求值了，会缓存Book.objects.all()的所有结果')
    break

2、单纯的打印结果集不算是对查询集求值，所以不会被缓存，每次打印都会引发新的数据库查询

query_res = Book.objects.all()
print(query_res)  # 查询数据库
print(query_res)  # 查询数据库

3、使用切片或索引来限制查询集也不算是对查询集求值，所以也不会被缓存

query_res = Book.objects.all()
print(query_res[5])  # 查询数据库
print(query_res[3:5])  # 查询数据库

所以，我们可以先对查询集求值，缓存好数据之后再进行上述2和3的操作

query_res = Book.objects.all()

123 in query_res  # 对查询集求值，会查询数据库并缓存

print(query_res)  # 命中缓存
print(query_res[5])  # 命中缓存
print(query_res[3:5])  # 命中缓存

6、exists()与iterator()方法

简单的使用if语句进行判断也会完全执行整个queryset并且把数据放入cache，如下

query_res = Book.objects.all()
if query_res:  # 查询数据库并缓存
    print('ok')

print(query_res)  # 命中缓存

若仅仅只需要判断是否存在数据，那么再把所有数据集合都查询回来缓存将会极大地降低效率，此时我们可以使用exists()，只拿回来一条来判断是否存在即可，需要拿所有，当然也不会缓存

query_res = Book.objects.all()
if query_res.exists():  # 查询数据库，但不缓存
    # SELECT (1) AS `a` FROM `app01_book`  LIMIT 1
    print('ok')

print(query_res)  # 无法命中任何缓存，需要再次查询数据库

当queryset非常巨大时，cache会成为问题。

处理成千上万的记录时，将它们一次装入内存是很浪费的。更糟糕的是，巨大的queryset可能会锁住系统 进程，让你的程序濒临崩溃。要避免在遍历数据的同时产生queryset cache，可以使用iterator()方法 来获取数据，iterator并不会产生缓存，处理完数据后就丢弃了，要想重新获取数据得重新拿到iterator()，如下所示。

books = Book.objects.all().iterator()
# iterator()可以一次只从数据库获取少量数据，这样可以节省内存

for obj in books:
    print(obj.name)

#强调:再次遍历没有打印,因为迭代器已经在上一次遍历(next)到最后一次了,没得遍历了
for obj in books:
    print(obj.name)

注意：使用iterator()方法来防止生成cache，意味着遍历同一个queryset时会重复执行查询。所以使用iterator()的时候要当心，确保你的代码在操作一个大的queryset时没有重复执行查询。

*总结:*