Python中的Django框架中prefetch_related()函数对数据库查询的优化

实例的背景说明

假定一个个人信息系统，需要记录系统中各个人的故乡、居住地、以及到过的城市。数据库设计如下：

Models.py 内容如下：

from django.db import models

class Province(models.Model):

name = models.CharField(max_length=10)

def __unicode__(self):

return self.name

class City(models.Model):

name = models.CharField(max_length=5)

province = models.ForeignKey(Province)

def __unicode__(self):

return self.name

class Person(models.Model):

firstname = models.CharField(max_length=10)

lastname = models.CharField(max_length=10)

visitation = models.ManyToManyField(City, related_name = "visitor")

hometown = models.ForeignKey(City, related_name = "birth")

living = models.ForeignKey(City, related_name = "citizen")

def __unicode__(self):

return self.firstname + self.lastname

注1：创建的app名为“QSOptimize”

注2：为了简化起见，`qsoptimize_province` 表中只有2条数据：湖北省和广东省，`qsoptimize_city`表中只有三条数据：武汉市、十堰市和广州市

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。或许你会说，没有一个叫OneToManyField的东西啊。实际上，ForeignKey就是一个多对一的字段，而被ForeignKey关联的字段就是一对多字段了。

作用和方法

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。继续以上边的例子进行说明，如果我们要获得张三所有去过的城市，使用prefetch_related()应该是这么做：

>>> zhangs = Person.objects.prefetch_related('visitation').get(firstname=u"张",lastname=u"三")

>>> for city in zhangs.visitation.all() :

... print city

...

上述代码触发的SQL查询如下：

SELECT `QSOptimize_person`.`id`, `QSOptimize_person`.`firstname`,

`QSOptimize_person`.`lastname`, `QSOptimize_person`.`hometown_id`, `QSOptimize_person`.`living_id`

FROM `QSOptimize_person`

WHERE (`QSOptimize_person`.`lastname` = '三' AND `QSOptimize_person`.`firstname` = '张');

SELECT (`QSOptimize_person_visitation`.`person_id`) AS `_prefetch_related_val`, `QSOptimize_city`.`id`,

`QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id`

FROM `QSOptimize_city`

INNER JOIN `QSOptimize_person_visitation` ON (`QSOptimize_city`.`id` = `QSOptimize_person_visitation`.`city_id`)

WHERE `QSOptimize_person_visitation`.`person_id` IN (1);

第一条SQL查询仅仅是获取张三的Person对象，第二条比较关键，它选取关系表`QSOptimize_person_visitation`中`person_id`为张三的行，然后和`city`表内联（INNER JOIN 也叫等值连接）得到结果表。

+----+-----------+----------+-------------+-----------+

| id | firstname | lastname | hometown_id | living_id |

+----+-----------+----------+-------------+-----------+

| 1 | 张 | 三 | 3 | 1 |

+----+-----------+----------+-------------+-----------+

1 row in set (0.00 sec)

+-----------------------+----+-----------+-------------+

| _prefetch_related_val | id | name | province_id |

+-----------------------+----+-----------+-------------+

| 1 | 1 | 武汉市 | 1 |

| 1 | 2 | 广州市 | 2 |

| 1 | 3 | 十堰市 | 1 |

+-----------------------+----+-----------+-------------+

3 rows in set (0.00 sec)

显然张三武汉、广州、十堰都去过。

又或者，我们要获得湖北的所有城市名，可以这样：

>>> hb = Province.objects.prefetch_related('city_set').get(name__iexact=u"湖北省")

>>> for city in hb.city_set.all():

... city.name

...

触发的SQL查询：

SELECT `QSOptimize_province`.`id`, `QSOptimize_province`.`name`

FROM `QSOptimize_province`

WHERE `QSOptimize_province`.`name` LIKE '湖北省' ;

SELECT `QSOptimize_city`.`id`, `QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id`

FROM `QSOptimize_city`

WHERE `QSOptimize_city`.`province_id` IN (1);

得到的表：

+----+-----------+

| id | name |

+----+-----------+

| 1 | 湖北省 |

+----+-----------+

1 row in set (0.00 sec)

+----+-----------+-------------+

| id | name | province_id |

+----+-----------+-------------+

| 1 | 武汉市 | 1 |

| 3 | 十堰市 | 1 |

+----+-----------+-------------+

2 rows in set (0.00 sec)

我们可以看见，prefetch使用的是 IN 语句实现的。这样，在QuerySet中的对象数量过多的时候，根据数据库特性的不同有可能造成性能问题。

使用方法
*lookups 参数

prefetch_related()在Django < 1.7 只有这一种用法。和select_related()一样，prefetch_related()也支持深度查询，例如要获得所有姓张的人去过的省：

>>> zhangs = Person.objects.prefetch_related('visitation__province').filter(firstname__iexact=u'张')

>>> for i in zhangs:

... for city in i.visitation.all():

... print city.province

...

触发的SQL：

SELECT `QSOptimize_person`.`id`, `QSOptimize_person`.`firstname`,

`QSOptimize_person`.`lastname`, `QSOptimize_person`.`hometown_id`, `QSOptimize_person`.`living_id`

FROM `QSOptimize_person`

WHERE `QSOptimize_person`.`firstname` LIKE '张' ;

SELECT (`QSOptimize_person_visitation`.`person_id`) AS `_prefetch_related_val`, `QSOptimize_city`.`id`,

`QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id` FROM `QSOptimize_city`

INNER JOIN `QSOptimize_person_visitation` ON (`QSOptimize_city`.`id` = `QSOptimize_person_visitation`.`city_id`)

WHERE `QSOptimize_person_visitation`.`person_id` IN (1, 4);

SELECT `QSOptimize_province`.`id`, `QSOptimize_province`.`name`

FROM `QSOptimize_province`

WHERE `QSOptimize_province`.`id` IN (1, 2);

获得的结果：

+----+-----------+----------+-------------+-----------+

| id | firstname | lastname | hometown_id | living_id |

+----+-----------+----------+-------------+-----------+

| 1 | 张 | 三 | 3 | 1 |

| 4 | 张 | 六 | 2 | 2 |

+----+-----------+----------+-------------+-----------+

2 rows in set (0.00 sec)

+-----------------------+----+-----------+-------------+

| _prefetch_related_val | id | name | province_id |

+-----------------------+----+-----------+-------------+

| 1 | 1 | 武汉市 | 1 |

| 1 | 2 | 广州市 | 2 |

| 4 | 2 | 广州市 | 2 |

| 1 | 3 | 十堰市 | 1 |

+-----------------------+----+-----------+-------------+

4 rows in set (0.00 sec)

+----+-----------+

| id | name |

+----+-----------+

| 1 | 湖北省 |

| 2 | 广东省 |

+----+-----------+

2 rows in set (0.00 sec)

值得一提的是，链式prefetch_related会将这些查询添加起来，就像1.7中的select_related那样。

要注意的是，在使用QuerySet的时候，一旦在链式操作中改变了数据库请求，之前用prefetch_related缓存的数据将会被忽略掉。这会导致Django重新请求数据库来获得相应的数据，从而造成性能问题。这里提到的改变数据库请求指各种filter()、exclude()等等最终会改变SQL代码的操作。而all()并不会改变最终的数据库请求，因此是不会导致重新请求数据库的。

举个例子，要获取所有人访问过的城市中带有“市”字的城市，这样做会导致大量的SQL查询：

1 2	`plist` `=` `Person.objects.prefetch_related('visitation')` `[p.visitation.filter(name__icontains=u"市")` `for` `p` `in` `plist]`

因为数据库中有4人，导致了2+4次SQL查询：

SELECT `QSOptimize_person`.`id`, `QSOptimize_person`.`firstname`, `QSOptimize_person`.`lastname`,

`QSOptimize_person`.`hometown_id`, `QSOptimize_person`.`living_id`

FROM `QSOptimize_person`;

SELECT (`QSOptimize_person_visitation`.`person_id`) AS `_prefetch_related_val`, `QSOptimize_city`.`id`,

`QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id`

FROM `QSOptimize_city`

INNER JOIN `QSOptimize_person_visitation` ON (`QSOptimize_city`.`id` = `QSOptimize_person_visitation`.`city_id`)

WHERE `QSOptimize_person_visitation`.`person_id` IN (1, 2, 3, 4);

SELECT `QSOptimize_city`.`id`, `QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id`

FROM `QSOptimize_city`

INNER JOIN `QSOptimize_person_visitation` ON (`QSOptimize_city`.`id` = `QSOptimize_person_visitation`.`city_id`)

WHERE(`QSOptimize_person_visitation`.`person_id` = 1 AND `QSOptimize_city`.`name` LIKE '%市%' );

SELECT `QSOptimize_city`.`id`, `QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id`

FROM `QSOptimize_city`

INNER JOIN `QSOptimize_person_visitation` ON (`QSOptimize_city`.`id` = `QSOptimize_person_visitation`.`city_id`)

WHERE (`QSOptimize_person_visitation`.`person_id` = 2 AND `QSOptimize_city`.`name` LIKE '%市%' );

SELECT `QSOptimize_city`.`id`, `QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id`

FROM `QSOptimize_city`

INNER JOIN `QSOptimize_person_visitation` ON (`QSOptimize_city`.`id` = `QSOptimize_person_visitation`.`city_id`)

WHERE (`QSOptimize_person_visitation`.`person_id` = 3 AND `QSOptimize_city`.`name` LIKE '%市%' );

SELECT `QSOptimize_city`.`id`, `QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id`

FROM `QSOptimize_city`

INNER JOIN `QSOptimize_person_visitation` ON (`QSOptimize_city`.`id` = `QSOptimize_person_visitation`.`city_id`)

WHERE (`QSOptimize_person_visitation`.`person_id` = 4 AND `QSOptimize_city`.`name` LIKE '%市%' );

详细分析一下这些请求事件。

众所周知，QuerySet是lazy的，要用的时候才会去访问数据库。运行到第二行Python代码时，for循环将plist看做iterator，这会触发数据库查询。最初的两次SQL查询就是prefetch_related导致的。

虽然已经查询结果中包含所有所需的city的信息，但因为在循环体中对Person.visitation进行了filter操作，这显然改变了数据库请求。因此这些操作会忽略掉之前缓存到的数据，重新进行SQL查询。

但是如果有这样的需求了应该怎么办呢？在Django >= 1.7，可以通过下一节的Prefetch对象来实现，如果你的环境是Django < 1.7，可以在Python中完成这部分操作。

1 2	`plist` `=` `Person.objects.prefetch_related('visitation')` `[[city` `for` `city` `in` `p.visitation.all()` `if` `u"市"` `in` `city.name]` `for` `p` `in` `plist]`

Prefetch 对象

在Django >= 1.7，可以用Prefetch对象来控制prefetch_related函数的行为。

注：由于我没有安装1.7版本的Django环境，本节内容是参考Django文档写的，没有进行实际的测试。

Prefetch对象的特征：

一个Prefetch对象只能指定一项prefetch操作。
Prefetch对象对字段指定的方式和prefetch_related中的参数相同，都是通过双下划线连接的字段名完成的。
可以通过 queryset 参数手动指定prefetch使用的QuerySet。
可以通过 to_attr 参数指定prefetch到的属性名。
Prefetch对象和字符串形式指定的lookups参数可以混用。

继续上面的例子，获取所有人访问过的城市中带有“武”字和“州”的城市：

wus = City.objects.filter(name__icontains = u"武")

zhous = City.objects.filter(name__icontains = u"州")

plist = Person.objects.prefetch_related(

Prefetch('visitation', queryset = wus, to_attr = "wu_city"),

Prefetch('visitation', queryset = zhous, to_attr = "zhou_city"),)

[p.wu_city for p in plist]

[p.zhou_city for p in plist]

注：这段代码没有在实际环境中测试过，若有不正确的地方请指正。

顺带一提，Prefetch对象和字符串参数可以混用。
None

可以通过传入一个None来清空之前的prefetch_related。就像这样：

1	`>>> prefetch_cleared_qset` `=` `qset.prefetch_related(None)`

小结

prefetch_related主要针一对多和多对多关系进行优化。
prefetch_related通过分别获取各个表的内容，然后用Python处理他们之间的关系来进行优化。
可以通过可变长参数指定需要select_related的字段名。指定方式和特征与select_related是相同的。
在Django >= 1.7可以通过Prefetch对象来实现复杂查询，但低版本的Django好像只能自己实现。
作为prefetch_related的参数，Prefetch对象和字符串可以混用。
prefetch_related的链式调用会将对应的prefetch添加进去，而非替换，似乎没有基于不同版本上区别。
可以通过传入None来清空之前的prefetch_related。

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Python中的Django框架中prefetch_related()函数对数据库查询的优化

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