Django ORM（对象关系映射）是 Django 框架的核心组件之一，它通过将数据库表映射为 Python 类，简化了数据库操作。以下是其优缺点总结：
优点
开发效率高
用 Python 类定义数据模型，无需手写 SQL，自动生成数据库表结构。
提供迁移工具（makemigrations/migrate），简化数据库模式变更。
示例：
python
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class User(models.Model):
name = models.CharField(max_length=100)
email = models.EmailField(unique=True)
自动生成 SQL：CREATE TABLE user (id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100), email VARCHAR(255) UNIQUE);
跨数据库兼容
支持主流数据库（MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle等），切换时仅需修改配置，代码无需调整。
安全性
自动防范 SQL 注入（通过参数化查询和模型验证）。
示例：User.objects.raw(‘SELECT * FROM user WHERE name = %s’, [user_input])。
直观的关联关系
外键（ForeignKey）、多对多（ManyToManyField）等关系直接通过模型字段定义，简化复杂查询。
示例：
python
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class Article(models.Model):
author = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
tags = models.ManyToManyField(Tag)
查询 API 丰富
链式调用、过滤（filter()）、排除（exclude()）、聚合（aggregate()）、预加载关联数据（select_related/prefetch_related）等。
示例：
python
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users = User.objects.filter(age__gt=18).exclude(country='US').order_by('-created_at')
集成事务管理
通过装饰器或上下文管理器简化事务操作。
示例：
```clike
python
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from django.db import transaction
@transaction.atomic
def update_user():
# 原子操作
缺点
复杂查询不够灵活
复杂 SQL（如窗口函数、递归查询）需要借助原生 SQL 或第三方库（如 django.db.connection）。
示例：多表联合查询的 ORM 写法可能冗长，而原生 SQL 更直接。
性能问题
ORM 的抽象层可能导致生成的 SQL 不够高效（如未优化的 N+1 查询）。
示例：未使用 prefetch_related 时，遍历关联对象会触发多次查询：
```clike
python
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for article in Article.objects.all():
print(article.author.name) # 每次循环触发一次查询
学习曲线
掌握高级特性（如 F() 表达式、Q() 对象、自定义 Manager/QuerySet）需要时间。
数据库特性支持有限
部分数据库特有功能（如 PostgreSQL 的 JSONB 高级操作）可能需要扩展或原生 SQL。
过度抽象
开发者可能忽略底层 SQL 细节，导致低效查询（如全表扫描未加索引）。
迁移工具的局限性
复杂数据库变更（如分库分表）可能需手动干预迁移脚本。
适用场景
适合：
快速开发 Web 应用（如 CMS、内部系统）。
简单到中等复杂度的查询场景。
需要跨数据库兼容的项目。
不适合：
超高性能需求（如高频交易系统）。
重度依赖数据库高级特性的场景（如 GIS 复杂计算需结合 PostGIS）。
总结
Django ORM 在开发效率和安全性上表现优异，尤其适合快速迭代的项目。但对于复杂查询或高性能场景，需结合原生 SQL 或优化策略（如缓存、批量操作）。理解其优缺点后，可根据项目需求灵活选择 ORM 或原生 SQL。