Wann sollte man Select_Related vs. Prefetch_Related von Django ORM verwenden?

Der Unterschied zwischen den Methoden „select_lated“ und „prefetch_lated“ von Django ORM

In Django ORM dienen die Methoden „select_lated“ und „prefetch_lated“ unterschiedlichen Zwecken für die Verwaltung von Beziehungen in Datenbankabfragen.

select_lated

Djangos Methode „select_lated“ ruft verwandte Modelldaten während einer Datenbankabfrage ab, indem sie SQL-Joins durchführt. Es ruft die ausgewählten Felder der zugehörigen Modelle effizient ab und minimiert so die Notwendigkeit nachfolgender Abfragen. Dieser Ansatz eignet sich besonders für Beziehungen mit Fremdschlüssel- oder OneToOneField-Verbindungen.

prefetch_lated

Im Gegensatz zu select_lated führt prefetch_lated keine SQL-Joins durch. Stattdessen werden separate Abfragen ausgeführt, um verwandte Modelle abzurufen. Die Daten werden dann in Python „zusammengefügt“. Diese Methode ist vorteilhaft für Beziehungen mit ManyToManyFields oder umgekehrten Fremdschlüsselverbindungen.

Beispiel

Betrachten Sie die folgende Modellkonfiguration:

<code class="python">class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)

class Book(models.Model):
    author = models.ForeignKey(Author)</code>

Zum Abrufen einen Autor mit seinen zugehörigen Büchern mithilfe von „select_related“:

<code class="python">author = Author.objects.select_related('book_set').get(pk=1)
for book in author.book_set.all():
    print(book.title)</code>

Um einen Autor mit seinen zugehörigen Büchern mithilfe von „prefetch_lated“ abzurufen:

<code class="python">authors = Author.objects.prefetch_related('book_set').all()
for author in authors:
    for book in author.book_set.all():
        print(book.title)</code>

Während beide Methoden verwandte Daten abrufen, ist „select_lated“ optimal für einzelne -Objektbeziehungen mit begrenzten redundanten Spalten. Im Gegensatz dazu wird prefetch_lated für Viele-zu-Viele-Beziehungen oder spärliche umgekehrte Fremdschlüsselbeziehungen bevorzugt, um die Datenbankkommunikation zu minimieren. Es kann jedoch zu doppelten Objekten in der Python-Darstellung der Daten kommen.

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