SQL语言怎样通过Django ORM优化 SQL语言与Python高级框架的交互技巧

使用 select_related 和 prefetch_related 预取关联数据以避免 n+1 查询；2. 在数据库层面使用 annotate 和 aggregate 进行数据聚合，减少 python 层处理；3. 当查询过于复杂、性能关键或需使用数据库特有功能时，可使用参数化 raw sql 查询；4. 通过 str(queryset.query)、explain() 或 django debug toolbar 分析生成的 sql 以优化执行计划；5. 使用 bulk_create 和 bulk_update 批量操作数据，减少数据库交互次数，提升性能，但需注意其不触发信号等限制，以上方法综合运用可有效优化 django orm 的 sql 性能。

Django ORM 提供了一种更 Pythonic 的方式来与数据库交互，但如果不注意，很容易写出效率低下的 ORM 代码，最终生成性能糟糕的 SQL。优化 Django ORM 产生的 SQL，关键在于理解 ORM 的工作方式，并学会利用其提供的各种工具和技巧。

避免 N+1 查询，利用

select_related

和

prefetch_related

优化查询，合理使用

annotate

和

aggregate

进行数据聚合，以及在必要时直接使用

raw

SQL 查询，都是优化 SQL 性能的有效手段。

如何避免 Django ORM 中的 N+1 查询问题？

N+1 查询是 Django ORM 中最常见的性能问题之一。想象一下，你有一个

Author

模型和一个

Book

模型，每个作者可以有多本书。当你需要查询所有作者以及他们对应的书时，如果你的代码是这样写的：

authors = Author.objects.all()
for author in authors:
    books = author.book_set.all()  # 每次循环都会执行一次 SQL 查询
    print(f"Author: {author.name}, Books: {books}")

这段代码会先执行一次查询获取所有作者，然后对每个作者再执行一次查询获取其对应的书。如果有 N 个作者，就会执行 N+1 次查询，这在高并发环境下会严重影响性能。

解决 N+1 查询的关键在于预取关联数据。Django ORM 提供了

select_related

和

prefetch_related

两个方法来实现这个目标。

• select_related

  : 用于预取外键和一对一关系。它通过在单个 SQL 查询中使用

  JOIN

  来获取关联数据。适用于关联数据量不大，且只需要获取关联对象本身的情况。

  例如，如果你想获取所有书籍及其对应的作者，可以使用：

  books = Book.objects.select_related('author').all()
  for book in books:
      print(f"Book: {book.title}, Author: {book.author.name}") # 访问 book.author 不会触发额外的 SQL 查询

• prefetch_related

  : 用于预取多对多和一对多关系。它通过执行额外的 SQL 查询来获取关联数据，然后将数据缓存到 Python 中，避免重复查询。适用于关联数据量较大，或者需要对关联数据进行过滤和排序的情况。

  例如，如果你想获取所有作者及其对应的书，可以使用：

  authors = Author.objects.prefetch_related('book_set').all()
  for author in authors:
      books = author.book_set.all() # 访问 author.book_set 不会触发额外的 SQL 查询
      print(f"Author: {author.name}, Books: {books}")

选择

select_related

还是

prefetch_related

取决于你的数据模型和查询需求。一般来说，如果关联关系是外键或一对一，且关联数据量不大，优先使用

select_related

。如果关联关系是多对多或一对多，或者需要对关联数据进行过滤和排序，使用

prefetch_related

。

如何利用 Django ORM 的

annotate

和

aggregate

进行数据聚合？

annotate

和

aggregate

是 Django ORM 提供的两个强大的数据聚合工具。它们允许你在数据库层面进行数据计算，避免将大量数据拉取到 Python 中进行处理，从而提高性能。

• aggregate

  : 用于计算整个查询集上的聚合值。例如，计算所有书籍的平均价格：

  from django.db.models import Avg
  
  average_price = Book.objects.aggregate(Avg('price'))
  print(f"Average price: {average_price['price__avg']}")

• annotate

  : 用于为查询集中的每个对象添加一个聚合字段。例如，计算每个作者的书籍数量：

  from django.db.models import Count
  
  authors = Author.objects.annotate(num_books=Count('book'))
  for author in authors:
      print(f"Author: {author.name}, Number of books: {author.num_books}")

annotate

和

aggregate

可以结合使用，实现更复杂的数据聚合需求。例如，计算每个作者的书籍平均价格：

from django.db.models import Avg, Count

authors = Author.objects.annotate(num_books=Count('book'), avg_price=Avg('book__price'))
for author in authors:
    print(f"Author: {author.name}, Number of books: {author.num_books}, Average price: {author.avg_price}")

使用

annotate

和

aggregate

的关键在于理解它们的工作方式，并学会利用 Django ORM 提供的各种聚合函数（如

Avg

,

Count

,

Sum

,

Max

,

Min

）。

何时应该直接使用

raw

SQL 查询，而不是 Django ORM？

虽然 Django ORM 提供了方便的数据库抽象，但在某些情况下，直接使用

raw

SQL 查询可能更有效率。

以下是一些适合使用

raw

SQL 查询的场景：

• 复杂的 SQL 查询: 当你需要执行复杂的 SQL 查询，例如涉及多个

  JOIN

  、子查询或自定义函数时，使用 Django ORM 可能会变得非常繁琐，甚至无法实现。这时，直接编写

  raw

  SQL 查询可以更灵活地控制 SQL 的执行过程。

• 性能关键的查询: 当你需要优化性能关键的查询时，直接编写

  raw

  SQL 查询可以更好地控制 SQL 的执行计划，避免 Django ORM 产生的额外开销。

• 使用数据库特定的功能: 当你需要使用数据库特定的功能，例如 PostgreSQL 的

  JSON

  支持或 MySQL 的全文搜索时，直接编写

  raw

  SQL 查询可以更方便地利用这些功能。

使用

raw

SQL 查询的示例：

from django.db import connection

def my_custom_query(author_id):
    with connection.cursor() as cursor:
        cursor.execute("SELECT b.title FROM books b WHERE b.author_id = %s ORDER BY b.publication_date DESC", [author_id])
        rows = cursor.fetchall()
    return rows

虽然

raw

SQL 查询提供了更大的灵活性，但也需要注意以下几点：

• SQL 注入风险: 使用

  raw

  SQL 查询时，需要特别注意 SQL 注入风险。应该使用参数化查询来避免将用户输入直接拼接到 SQL 语句中。
• 数据库兼容性:

  raw

  SQL 查询可能会依赖于特定的数据库，导致代码在不同的数据库之间移植困难。
• 代码可读性:

  raw

  SQL 查询可能会降低代码的可读性和可维护性。

因此，在使用

raw

SQL 查询时，需要在灵活性、性能和可维护性之间进行权衡。一般来说，只有在 Django ORM 无法满足需求，并且性能至关重要的情况下，才应该考虑使用

raw

SQL 查询。

如何分析 Django ORM 生成的 SQL 查询？

理解 Django ORM 如何将你的代码转换为 SQL 查询是优化性能的关键。Django 提供了几种方法来查看和分析 ORM 生成的 SQL 查询。

• str(queryset.query)

  : 这是最简单的方法，可以直接将

  QuerySet

  对象转换为 SQL 字符串。例如：

  books = Book.objects.filter(author__name='John Doe')
  print(str(books.query))

  这种方法可以快速查看 ORM 生成的 SQL 查询，但它不会执行查询，也不会显示查询的执行计划。

• QuerySet.explain()

  : 这是一个更强大的工具，可以显示查询的执行计划。执行计划可以帮助你了解数据库如何执行查询，从而找到性能瓶颈。

  books = Book.objects.filter(author__name='John Doe')
  print(books.explain())

  explain()

  方法的输出取决于你使用的数据库。一般来说，它会显示查询使用的索引、扫描的行数、以及其他有用的信息。

• Django Debug Toolbar: 这是一个流行的 Django 调试工具，可以显示各种调试信息，包括 ORM 生成的 SQL 查询、查询的执行时间、以及其他有用的信息。

  Django Debug Toolbar 可以帮助你快速找到性能瓶颈，并优化你的 ORM 代码。

通过分析 ORM 生成的 SQL 查询，你可以更好地理解 ORM 的工作方式，并找到优化性能的机会。例如，你可以检查查询是否使用了正确的索引，是否避免了全表扫描，以及是否可以优化

JOIN

操作。

如何使用 Django ORM 批量创建和更新数据？

当需要创建或更新大量数据时，使用 Django ORM 的批量操作可以显著提高性能。

• bulk_create

  : 用于批量创建对象。它通过在单个 SQL 查询中插入多个对象来避免多次数据库交互。

  books = [
      Book(title='Book 1', author=author, price=10),
      Book(title='Book 2', author=author, price=15),
      Book(title='Book 3', author=author, price=20),
  ]
  Book.objects.bulk_create(books)

  bulk_create

  方法有一些限制：它不会触发

  pre_save

  和

  post_save

  信号，也不会设置主键值。

• bulk_update

  : 用于批量更新对象。它通过在单个 SQL 查询中更新多个对象来避免多次数据库交互。

  books = Book.objects.filter(author=author)
  for book in books:
      book.price = book.price * 1.1
  Book.objects.bulk_update(books, ['price'])

  bulk_update

  方法需要指定要更新的字段。

使用

bulk_create

和

bulk_update

可以显著提高批量创建和更新数据的性能。但是，需要注意它们的限制，并根据实际情况选择合适的方法。

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