orm性能相关

小结

1. 尽量不查对象,能用values()

2. select_related('classes') 连表查询 多对一 一对一

3. prefetch_related('classes') 子查询 多对一 多对多

4. only('name') 指定某些字段 defer 指定排除某些字段

5. queryset 特性

ORM操作 ***** 

- only
- defer
- seleted_related
- prefetch_related

提高查询效率的方法 — selected_related与prefetch_related

class Depart(models.Model): 5个部门
    title = models.CharField(...)

class User(models.Model):   10个用户
    name = models.CharField(...)
    email = models.CharField(...)
    dp = models.FK(Depart)

比较low的方法 —— 11次单表查询

result = User.objects.all()
for item in result:
    print(item.name,item.dp.title)

selected_related方法

—— 只支持～OneToOne与ForeignKey

—— 主动做连表查询（1次连表查询相当于2次单表查询）

result = User.objects.all().seleted_related('dp')
for item in result:
print(item.name,item.dp.title)

—— 问题：如果链表多，性能越来越差。—— 但是一般情况下表不会连的特别多！

prefetch_related方法

—— 除了外键与一对一关系还支持多对多！

—— 子查询<多次单表查询>（2次单表查询 ）

# select * from user ;
# 通过python代码获取：dp_id = [1,2]
# select * from depart where id in dp_id —— 只找相关的dep
result = User.objects.all().prefetch_related('dp')
for item in result:
    print(item.name,item.dp.title)

—— 注意：1次单表查询要比1次连表查询效率高。 

数据量比较大，不会使用FK，数据放在一张表中，允许出现数据冗余 *****

—— 为什么要用ForeignKey？

1、不使用FK的话，浪费硬盘！使用FK可以节省硬盘空间

2、但是同时降低了查询速度，因为连表操作的效率要低于单表的操作

3、进行字段约束

4、但是业务的数据量大的话，不会使用FK，为了让用户体验好，查询速度快，放在一张表中——单表查询快。