QuerySet
可切片
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。
| 1 | >>> Entry.objects.all()[:5] # (LIMIT 5) |
>>> Entry.objects.all()[5:10] # (OFFSET 5 LIMIT 5)
不支持负的索引（例如Entry.objects.all()[-1]）。通常，查询集 的切片返回一个新的查询集 —— 它不会执行查询。
可迭代
articleList=models.Article.objects.all()for article in articleList:print(article.title)
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。
| 1 2 3 4 5 6 | queryResult=models.Article.objects.all() # not hits databaseprint(queryResult) # hits databasefor article in queryResult: print(article.title) # hits database |
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。 关于求值发生的准确时间，参见何时计算查询集。
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。首次对查询集进行求值 —— 同时发生数据库查询 ——Django 将保存查询的结果到查询集的缓存中并返回明确请求的结果（例如，如果正在迭代查询集，则返回下一个结果）。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，下面的语句创建两个查询集，对它们求值，然后扔掉它们：
| 1 2 | print([a.title for a in models.Article.objects.all()])print([a.create_time for a in models.Article.objects.all()]) |
这意味着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。同时，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。为了避免这个问题，只需保存查询集并重新使用它：
| 1 2 3 | queryResult=models.Article.objects.all()print([a.title for a in queryResult])print([a.create_time for a in queryResult]) |
何时查询集不会被缓存?
查询集不会永远缓存它们的结果。当只对查询集的部分进行求值时会检查缓存， 如果这个部分不在缓存中，那么接下来查询返回的记录都将不会被缓存。所以，这意味着使用切片或索引来限制查询集将不会填充缓存。
例如，重复获取查询集对象中一个特定的索引将每次都查询数据库：
| 1 2 3 | >>> queryset = Entry.objects.all()>>> print queryset[5] # Queries the database>>> print queryset[5] # Queries the database again |
然而，如果已经对全部查询集求值过，则将检查缓存：
| 1 2 3 4 | >>> queryset = Entry.objects.all()>>> [entry for entry in queryset] # Queries the database>>> print queryset[5] # Uses cache>>> print queryset[5] # Uses cache |
下面是一些其它例子，它们会使得全部的查询集被求值并填充到缓存中：
| 1 2 3 4 | >>> [entry for entry in queryset]>>> bool(queryset)>>> entry in queryset>>> list(queryset) |
注：简单地打印查询集不会填充缓存。
exists()与iterator()方法
exists：
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，虽然你并不需要这些 数据！为了避免这个，可以用exists()方法来检查是否有数据：
if queryResult.exists():#SELECT (1) AS "a" FROM "blog_article" LIMIT 1; args=()print("exists...") iterator:
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，处理完数据就将其丢弃。
objs = 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 objs:print(obj.title) #BUT,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 objs:print(obj.title)
当然，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:
queryset的cache是用于减少程序对数据库的查询，在通常的使用下会保证只有在需要的时候才会查询数据库。 使用exists()和iterator()方法可以优化程序对内存的使用。不过，由于它们并不会生成queryset cache，可能 会造成额外的数据库查询。
中介模型
处理类似搭配 pizza 和 topping 这样简单的多对多关系时，使用标准的ManyToManyField 就可以了。但是，有时你可能需要关联数据到两个模型之间的关系上。
例如，有这样一个应用，它记录音乐家所属的音乐小组。我们可以用一个ManyToManyField 表示小组和成员之间的多对多关系。但是，有时你可能想知道更多成员关系的细节，比如成员是何时加入小组的。
对于这些情况，Django 允许你指定一个中介模型来定义多对多关系。 你可以将其他字段放在中介模型里面。源模型的ManyToManyField 字段将使用through 参数指向中介模型。对于上面的音乐小组的例子，代码如下：
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 | from django.db import modelsclass Person(models.Model): name = models.CharField(max_length=128) def __str__(self): # __unicode__ on Python 2 return self.nameclass Group(models.Model): name = models.CharField(max_length=128) members = models.ManyToManyField(Person, through='Membership') def __str__(self): # __unicode__ on Python 2 return self.nameclass Membership(models.Model): person = models.ForeignKey(Person) group = models.ForeignKey(Group) date_joined = models.DateField() invite_reason = models.CharField(max_length=64) |
既然你已经设置好ManyToManyField 来使用中介模型（在这个例子中就是Membership），接下来你要开始创建多对多关系。你要做的就是创建中介模型的实例：
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 | >>> ringo = Person.objects.create(name="Ringo Starr")>>> paul = Person.objects.create(name="Paul McCartney")>>> beatles = Group.objects.create(name="The Beatles")>>> m1 = Membership(person=ringo, group=beatles,... date_joined=date(1962, 8, 16),... invite_reason="Needed a new drummer.")>>> m1.save()>>> beatles.members.all()[<Person: Ringo Starr>]>>> ringo.group_set.all()[<Group: The Beatles>]>>> m2 = Membership.objects.create(person=paul, group=beatles,... date_joined=date(1960, 8, 1),... invite_reason="Wanted to form a band.")>>> beatles.members.all()[<Person: Ringo Starr>, <Person: Paul McCartney>] |
与普通的多对多字段不同，你不能使用add、 create和赋值语句（比如，beatles.members = [...]）来创建关系：
| 1 2 3 4 5 6 | # THIS WILL NOT WORK>>> beatles.members.add(john)# NEITHER WILL THIS>>> beatles.members.create(name="George Harrison")# AND NEITHER WILL THIS>>> beatles.members = [john, paul, ringo, george] |
为什么不能这样做？ 这是因为你不能只创建 Person和 Group之间的关联关系，你还要指定 Membership模型中所需要的所有信息；而简单的add、create 和赋值语句是做不到这一点的。所以它们不能在使用中介模型的多对多关系中使用。此时，唯一的办法就是创建中介模型的实例。
remove()方法被禁用也是出于同样的原因。但是clear() 方法却是可用的。它可以清空某个实例所有的多对多关系：
| 1 2 3 4 5 | >>> # Beatles have broken up>>> beatles.members.clear()>>> # Note that this deletes the intermediate model instances>>> Membership.objects.all()[] |
查询优化
表数据
select_related
简单使用
对于一对一字段（OneToOneField）和外键字段（ForeignKey），可以使用select_related 来对QuerySet进行优化。
select_related 返回一个QuerySet，当执行它的查询时它沿着外键关系查询关联的对象的数据。它会生成一个复杂的查询并引起性能的损耗，但是在以后使用外键关系时将不需要数据库查询。
简单说，在对QuerySet使用select_related()函数后，Django会获取相应外键对应的对象，从而在之后需要的时候不必再查询数据库了。
下面的例子解释了普通查询和select_related() 查询的区别。
查询id=2的文章的分类名称,下面是一个标准的查询：
| 1 2 3 4 5 | # Hits the database.article=models.Article.objects.get(nid=2)# Hits the database again to get the related Blog object.print(article.category.title) |
如果我们使用select_related()函数：
| 1 2 3 4 5 6 7 | articleList=models.Article.objects.select_related("category").all() for article_obj in articleList: # Doesn't hit the database, because article_obj.category # has been prepopulated in the previous query. print(article_obj.category.title) |
多外键查询
这是针对category的外键查询，如果是另外一个外键呢？让我们一起看下：
| 1 2 | article=models.Article.objects.select_related("category").get(nid=1)print(article.articledetail) |
观察logging结果，发现依然需要查询两次，所以需要改为：
| 1 2 | article=models.Article.objects.select_related("category","articledetail").get(nid=1)print(article.articledetail) |
或者：
article=models.Article.objects
.select_related("category")
.select_related("articledetail")
.get(nid=1) # django 1.7 支持链式操作 print(article.articledetail)
深层查询
| 1 2 3 4 | # 查询id=1的文章的用户姓名 article=models.Article.objects.select_related("blog").get(nid=1) print(article.blog.user.username) |
依然需要查询两次：
这是因为第一次查询没有query到userInfo表，所以，修改如下：
| 1 2 | article=models.Article.objects.select_related("blog__user").get(nid=1)print(article.blog.user.username) |
总结
- select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。
- select_related使用SQL的JOIN语句进行优化，通过减少SQL查询的次数来进行优化、提高性能。
- 可以通过可变长参数指定需要select_related的字段名。也可以通过使用双下划线“__”连接字段名来实现指定的递归查询。
- 没有指定的字段不会缓存，没有指定的深度不会缓存，如果要访问的话Django会再次进行SQL查询。
- 也可以通过depth参数指定递归的深度，Django会自动缓存指定深度内所有的字段。如果要访问指定深度外的字段，Django会再次进行SQL查询。
- 也接受无参数的调用，Django会尽可能深的递归查询所有的字段。但注意有Django递归的限制和性能的浪费。
- Django >= 1.7，链式调用的select_related相当于使用可变长参数。Django < 1.7，链式调用会导致前边的select_related失效，只保留最后一个。
prefetch_related()
对于多对多字段（ManyToManyField）和一对多字段，可以使用prefetch_related()来进行优化。
prefetch_related()和select_related()的设计目的很相似，都是为了减少SQL查询的数量，但是实现的方式不一样。后者是通过JOIN语句，在SQL查询内解决问题。但是对于多对多关系，使用SQL语句解决就显得有些不太明智，因为JOIN得到的表将会很长，会导致SQL语句运行时间的增加和内存占用的增加。若有n个对象，每个对象的多对多字段对应Mi条，就会生成Σ(n)Mi 行的结果表。
prefetch_related()的解决方法是，分别查询每个表，然后用Python处理他们之间的关系。
| 1 2 3 4 5 | # 查询所有文章关联的所有标签 article_obj=models.Article.objects.all() for i in article_obj: print(i.tags.all()) #4篇文章: hits database 5 |
改为prefetch_related：
| 1 2 3 4 5 | # 查询所有文章关联的所有标签 article_obj=models.Article.objects.prefetch_related("tags").all() for i in article_obj: print(i.tags.all()) #4篇文章: hits database 2 |
extra
extra(select=None, where=None, params=None,
tables=None, order_by=None, select_params=None)
有些情况下，Django的查询语法难以简单的表达复杂的 WHERE 子句，对于这种情况, Django 提供了 extra() QuerySet修改机制 — 它能在 QuerySet生成的SQL从句中注入新子句
extra可以指定一个或多个 参数,例如 select, where or tables. 这些参数都不是必须的，但是你至少要使用一个!要注意这些额外的方式对不同的数据库引擎可能存在移植性问题.(因为你在显式的书写SQL语句),除非万不得已,尽量避免这样做
参数之select
The select 参数可以让你在 SELECT 从句中添加其他字段信息，它应该是一个字典，存放着属性名到 SQL 从句的映射。
queryResult=models.Article
.objects.extra(select={'is_recent': "create_time > '2017-09-05'"})
结果集中每个 Entry 对象都有一个额外的属性is_recent, 它是一个布尔值，表示 Article对象的create_time 是否晚于2017-09-05.
练习：
# in sqlite:article_obj=models.Article.objects
.filter(nid=1)
.extra(select={"standard_time":"strftime('%%Y-%%m-%%d',create_time)"})
.values("standard_time","nid","title")print(article_obj)# <QuerySet [{'title': 'MongoDb 入门教程', 'standard_time': '2017-09-03', 'nid': 1}]>
参数之where / tables
您可以使用where定义显式SQL WHERE子句 - 也许执行非显式连接。您可以使用tables手动将表添加到SQL FROM子句。
where和tables都接受字符串列表。所有where参数均为“与”任何其他搜索条件。
举例来讲：
queryResult=models.Article
.objects.extra(where=['nid in (1,3) OR title like "py%" ','nid>2'])
整体插入
创建对象时，尽可能使用bulk_create()来减少SQL查询的数量。例如：
Entry.objects.bulk_create([Entry(headline="Python 3.0 Released"),Entry(headline="Python 3.1 Planned")
])
...更优于：
Entry.objects.create(headline="Python 3.0 Released")
Entry.objects.create(headline="Python 3.1 Planned")
注意该方法有很多注意事项，所以确保它适用于你的情况。
这也可以用在ManyToManyFields中，所以：
my_band.members.add(me, my_friend)
...更优于：
my_band.members.add(me)
my_band.members.add(my_friend)
...其中Bands和Artists具有多对多关联。
