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Django QuerySet查询集原理及代码实例

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一 概念

Django的ORM中存在查询集的概念。

查询集,也称查询结果集、QuerySet,表示从数据库中获取的对象集合。

当调用如下过滤器方法时,Django会返回查询集(而不是简单的列表):

  • all():返回所有数据。
  • filter():返回满足条件的数据。
  • exclude():返回满足条件之外的数据。
  • order_by():对结果进行排序。

对查询集可以再次调用过滤器进行过滤,也就意味着查询集可以含有零个、一个或多个过滤器。过滤器基于所给的参数限制查询的结果。

从SQL的角度讲,查询集与select语句等价,过滤器像where、limit、order by子句。

二 两大特性

1)惰性执行

  创建查询集不会访问数据库,直到调用数据时,才会访问数据库,调用数据的情况包括迭代、序列化、与if合用

  例如,当执行如下语句时,并未进行数据库查询,只是创建了一个查询集qs


# 查询BookInfo模型类中的所有数据
qs = BookInfo.objects.all() 
# 继续执行遍历迭代操作后,才真正的进行了数据库的查询
for book in qs:
  print(book.btitle)

2)缓存

  使用同一个查询集,第一次使用时会发生数据库的查询,然后Django会把结果缓存下来,再次使用这个查询集时会使用缓存的数据,减少了数据库的查询次数。

  情况一:如下是两个查询集,无法重用缓存,每次查询都会与数据库进行一次交互,增加了数据库的负载。

from booktest.models import BookInfo
# 每个列表内都为一个独立的查询集,两次查询集之间如果有数据插入,可能数据集会不同
[book.id for book in BookInfo.objects.all()]

[book.id for book in BookInfo.objects.all()]

  情况二:经过存储后,可以重用查询集,第二次使用缓存中的数据。


# 首先获得一个查询集
qs=BookInfo.objects.all()

# 第一次读取数据,会查询数据库,然后增加缓存
[book.id for book in qs]
# 第二次读取数据,直接查询缓存
[book.id for book in qs]

3)何时查询集不会被缓存?

  查询集不会永远缓存它们的结果。当只对查询集的部分进行求值时会检查缓存, 如果这个部分不在缓存中,那么接下来查询返回的记录都将不会被缓存。所以,这意味着使用切片或索引来限制查询集将不会填充缓存。

  情况一:重复获取查询集对象中一个特定的索引将每次都查询数据库:

queryset = BookInfo.objects.all()

queryset[5] # 查询数据库
queryset[5] # 再一次查询数据库

  情况二:如果已经对全部查询集求值过,则将检查缓存:  


# 获取查询集
queryset = BookInfo.objects.all()
[entry for entry in queryset] # 查询数据库
print queryset[5] # 使用缓存 
print queryset[5] # 使用缓存 

   情况三:下面是一些其它例子,它们会使得全部的查询集被求值并填充到缓存中:


# 获取查询集
queryset = BookInfo.objects.all()
[entry for entry in queryset]
bool(queryset)
entry in queryset
list(queryset)

  注:简单地打印查询集不会填充缓存。  

queryResult=models.Article.objects.all()
print(queryResult) # 查询数据库
print(queryResult) # 查询数据库 

三 限制查询集

  1)、可以对查询集进行取下标或切片操作,等同于sql中的limit和offset子句。

注意:不支持负数索引。
  对查询集进行切片后返回一个新的查询集,不会立即执行查询。

  如果获取一个对象,直接使用[0],等同于[0:1].get(),但是如果没有数据,[0]引发IndexError异常,[0:1].get()如果没有数据引发DoesNotExist异常。

  示例:获取第1、2项,运行查看。

qs = BookInfo.objects.all()[0:2]

  2)、exists()方法:判断某一个查询集中是否有数据:

  简单的使用if语句进行判断也会完全执行整个queryset并且把数据放入cache,虽然你并不需要这些 数据!为了避免这个,可以用exists()方法,判断查询集中是否有数据,如果有则返回True,没有则返回False。

if queryResult.exists():
#SELECT (1) AS "a" FROM "blog_article" LIMIT 1; args=()
print("exists...")

  3)、terator()方法: 来获取数据,处理完数据就将其丢弃。

  当queryset非常巨大时,cache会成为问题。

  处理成千上万的记录时,将它们一次装入内存是很浪费的。更糟糕的是,巨大的queryset可能会锁住系统 进程,让你的程序濒临崩溃。要避免在遍历数据的同时产生queryset cache,可以使用iterator()方法 来获取数据,处理完数据就将其丢弃。


objs = BookInfo.objects.all().iterator()
# iterator()可以一次只从数据库获取少量数据,这样可以节省内存
for obj in objs:
  print(obj.title)
#BUT,再次遍历没有打印,因为迭代器已经在上一次遍历(next)到最后一次了,没得遍历了
for obj in objs:
  print(obj.title)

  注:(1) 使用iterator()方法来防止生成cache,意味着遍历同一个queryset时会重复执行查询。所以使 #用iterator()的时候要当心,确保你的代码在操作一个大的queryset时没有重复执行查询。

    (2) queryset的cache是用于减少程序对数据库的查询,在通常的使用下会保证只有在需要的时候才会查询数据库。 使用exists()和iterator()方法可以优化程序对内存的使用。不过,由于它们并不会生成queryset cache,可能 会造成额外的数据库查询。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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