Django之orm

• orm的定义
• 为什么要有orm
• orm的核心在哪
• 什么时候queryset 被 evaluated (个人理解为利用)
• 什么时候queryset会被缓存
• 什么时候缓存被破坏
• F查询和Q查询
• 多表查询会出现什么问题以及如何避免

 

1.  orm 是object-related-mapping 的缩写，翻译为对象关系映射------>将我们对编写的model模型操作 和对数据库里面的表字段的操作 相关联----->形成一种映射的关系
2. 第二个问题放到后面作
核心在于懒加载（个人认为哈） 那么什么是懒加载：the act of creating a 

QuerySet

doesn’t involve any database activity.(当我们创建queryset时，并没有查询数据库)

1. 　　instances = Model.objects.all()------>并没有连接数据库，没对数据库中的表做任何操作（好处就是显而易见的数据库的负荷减少了）
2. 文档说明：Internally, a QuerySet can be constructed, filtered, sliced, and generally passed around without actually hitting the database----->当queryset被创建，过滤，切片，传递的时候都没有真正的查询数据库

• 那queryset被创建，什么时候才会真正连接操作数据库：当querySet被 使用的时候
  1. 　　步长切片
  2.        len(queruset)
  3.        字符串化queryset 
  4.         列表化queryset:instances = list(queryset)
  5.      ***  遍历queryset
  6.      从queryset中取值
•  使用queryset无法避免，那么就应该考虑如何减少数据库操作----使用queryset 是能够被缓存的（The first time a QuerySet is evaluated – and, hence, a database query happens – Django saves the query results in the QuerySet’s cache and returns the results that have been explicitly requested (e.g., the next element, if the QuerySet is being iterated over)）：
  1. 　　

     #错误示范
     
     
     >>> print([e.headline for e in Entry.objects.all()])
     >>> print([e.pub_date for e in Entry.objects.all()])
     #这样就会进行两次迭代 两次hitting database

      

     #正确演绎
     >>> queryset = Entry.objects.all()
     >>> print([p.headline for p in queryset]) # Evaluate the query set.
     >>> print([p.pub_date for p in queryset]) # Re-use the cache from the evaluation.

      

     　　
• 那么如何避免queryset的缓存被破坏：
  1. 　　缓存被破坏的条件： this means that limiting the queryset using an array slice or an index will not populate the cache.（数组切片，和索引取值）
     
     1. 　　

        >>> queryset = Entry.objects.all()
        >>> print(queryset[5]) # Queries the database
        >>> print(queryset[5]) # Queries the database again

         

  2. 如何避免：在需要的时候，先对queryset进行操作，使他们被缓存，然后在缓存的queryset进行操作
  3. 1. 　　

        >>> queryset = Entry.objects.all()
        >>> [entry for entry in queryset] # Queries the database
        >>> print(queryset[5]) # Uses cache
        >>> print(queryset[5]) # Uses cache
        

  4. 　　常见的被缓存的情况：
     1. 　　

        >>> [entry for entry in queryset]
        >>> bool(queryset)
        >>> entry in queryset
        >>> list(queryset)

  5. 　　所以 在django restframework中 在GenericApiView层次上 内置了 queryset类属性！
• F查询和Q查询：
  1. 　　导入：from django.db.models import F,Q
  2.       F查询：常用来做条件比较   ；*** 在model层次上的操作是直接对数据库表字段的操作(1.避免了竞态条件！！！ 2 避免了将模型数据拉倒内存中然后在进行操作)
  3.       Q 查询 ：用来做字段查询条件之间的连接符：where ... and(or) ...，起到这种 and(or)作用，但是要注意的是Q查询的时候，关键字字段要在其之后  （Q（），‘look_up’=args）  
• 多表查询
  
  2. 第一步优化：
  1. 1. 需要查询两张关联表的时候，正常情况，我们需要查询两次database,第一次找出目标对象，第二次找出目标对象在数据表中关联的对象；
        1. 　　这种时候 select_related()字段的 会一次性取回两张表
        需要查询多张表的时候，查询4张，这个时候，我们往往查询表的次数会高于4次，因为有一些表作为枢纽表总是会被重复查询
        2. 　　　　这时候使用prefetch_related:我们只会4次，然后python程序会帮我们关联4张表中我们需要的数据
     2. 第二步优化：
        1. 　　结合使用select_related 和prefetch_related 字段 还能减少查询次数！
        2.   有兴趣研究的　　https://www.cnblogs.com/evilliu/articles/6109640.html
• 为什么有orm
  1. 　　便捷性：将select语句封装为函数操作，更优雅,更简单
  2.     从懒加载和缓存的层次：对于内存利用更为合适