Django模型查询与性能调优：告别N+1问题

一、查询基础

QuerySet 详解

Django 中通过模型类的 Manager 构建 QuerySet 来检索数据库对象，其核心特性包括：

• 代表数据库中对象的集合
• 可通过过滤器缩小查询范围
• 具有惰性执行特性（仅在需要结果时才执行 SQL）

常用过滤器

• all()：返回所有对象
• filter(**kwargs)：返回满足条件的对象
• exclude(** kwargs)：返回不满足条件的对象
• get(**kwargs)：返回单个匹配对象（无匹配或多匹配会抛异常）
• 切片

# 切片操作示例：返回前5个对象（LIMIT 5）
Book.objects.all()[:5]

一对多关联查询

假设一个作者可以写多本书，但每本书只能属于一个作者。

from django.db import modelsclass Author(models.Model):first_name = models.CharField(max_length=100)last_name = models.CharField(max_length=100)def __str__(self):return f"{self.first_name} {self.last_name}"class Book(models.Model):title = models.CharField(max_length=100)publication_date = models.DateField()# 外键关联Author，级联删除，反向查询名为booksauthor = models.ForeignKey(Author, on_delete=models.CASCADE, related_name='books')def __str__(self):return self.title

正向查询（通过外键属性访问）

b = Book.objects.get(id=2)
b.author  # 获取关联的Blog对象，查询数据库
b.author = some_body  # 设置关联对象
b.save()  # 保存更改

使用 select_related() 预加载关联对象，避免额外查询

b = Book.objects.select_related().get(id=2)
print(b.author)  # 已预加载到缓存，使用缓存，不查询数据库

反向查询（通过关联管理器）

# 未定义related_name， 默认Manager名称为：<模型名称小写>_set
a = Author.objects.get(id=1)
a.book_set.all()  # 返回所有关联的Book# 定义了related_name='books'
a.books.all()  # 更直观的访问方式

关联对象操作方法如下。所有 “反向” 操作对数据库都是立刻生效，保存到数据库。

• add(obj1, obj2)：添加关联对象
• create(**kwargs)：创建并关联新对象
• remove(obj1, obj2)：移除关联对象
• clear()：清空所有关联
• set(objs)：替换关联集合

a = Author.objects.get(id=1)
a.books.set([b1, b2]) #  b1 和 b2 都是 Book 实例

多对多关联查询

假设一个作者可以写多本书，一本书也可以有多个作者。

from django.db import modelsclass Author(models.Model):name = models.CharField(max_length=100)email = models.EmailField()def __str__(self):return self.nameclass Book(models.Model):title = models.CharField(max_length=200)publication_date = models.DateField()# 多对多关联Authorauthors = models.ManyToManyField(Author, related_name='books')def __str__(self):return self.title

正向与反向查询示例

# 正向查询
b = Book.objects.get(id=3)
b.authors.all() # 获取所有关联的Author
b.authors.count()
b.authors.filter(name__contains="张三")# 反向查询
a = Author.objects.get(id=5)
a.book_set.all()  # 获取所有关联的Book

多对多关联中，add()、set() 和 remove() 可直接使用主键

a = Author.objects.get(id=5)
a.book_set.set([b1, b2])
# 等价于
a.book_set.set([b1.pk, b2.pk])

二、N+1查询问题

问题分析

N+1 查询是常见的性能问题，表现为主查询后执行 N 次额外查询。例如：

books = Book.objects.all()
for book in books:print(book.author.first_name)

以上代码会产生 1 次查询获取所有 Book，加上 N 次查询获取对应的 Author（N 为 Book 数量），共 N+1 次查询。

检测方法

• Django Debug Toolbar：直观显示请求中的 SQL 查询
• 日志记录：配置日志记录 SQL 语句
• 性能分析工具：如 Django Silk 分析查询性能

解决方案

方法 1：使用 select_related

适用于一对多（正向）和一对一关系，通过 SQL JOIN 预加载关联对象

• 语法：select_related('related_field')，related_field 是模型中定义的 ForeignKey 或 OneToOneField 字段

books = Book.objects.select_related('author').all()
for book in books:print(book.author.first_name) # 无额外查询 

可结合 only() 选择需要的字段

books = Book.objects.select_related('author').only('title', 'author__name')

支持多级关联

# 加载书籍、作者及作者家乡信息
books = Book.objects.select_related('author__hometown').all()
for book in books:print(book.author.hometown.name)  # 无额外查询

方法 2：使用 prefetch_related

适用于多对多和反向关系，通过批量查询后在 Python 中关联。适用场景：

• 多对多关系（ManyToManyField）
• 反向一对多关系
• 反向一对一关系

books = Book.objects.prefetch_related('authors').all()
for book in books:print(book.authors.all())  # 无额外查询

参考资料：Django 数据库访问优化

三、高级查询优化

values()

返回字典形式的查询集（返回一个 ValuesQuerySet 对象，其中每个元素是一个字典），适合提取特定字段

books = Book.objects.values('title', 'author')
for book in books:print(book) # 输出示例
{'title': 'Book1', 'author': 'Author1'}
{'title': 'Book2', 'author': 'Author2'}

values_list()

返回元组形式的查询集（返回一个 ValuesListQuerySet 对象，其中每个元素是一个元组），内存占用更低

books = Book.objects.values_list('title', 'author')
for book in books:print(book)### 输出示例
('Book1', 'Author1')
('Book2', 'Author2')

使用 flat=True 获取单一字段值列表。如果有多个字段时，传入 flat 会报错。

titles = Book.objects.values_list('title', flat=True)
# <QuerySet ['红楼梦', '西游记', ...]>

使用 named=True ，结果返回 namedtuple()

books_info = Book.objects.values_list("id", "title", named=True)
# <QuerySet [Row(id=1, title='红楼梦'), ...]>

values()和values_list()对比

对比维度	values()	values_list()
返回值类型	返回一个包含字典的查询集，字典的键为字段名，值为字段对应的数据	返回一个包含元组的查询集，元组中的元素依次对应指定字段的值
内存占用	相对较高，因为字典需要存储键值对信息	通常更节省内存，元组是更轻量的数据结构，无需存储字段名
使用场景	适合需要通过字段名访问字段值的场景，例如需要明确知道每个值对应的字段时	适合仅需要获取字段值的场景，例如只需批量获取某个或某几个字段的具体数据时

Q() 对象复杂查询

Q() 对象用于构建复杂查询条件，支持逻辑运算

• &：逻辑与（AND）
• |：逻辑或（OR）
• ~：逻辑非（NOT）

from django.db.models import Q# 标题含Python或作者为John的书籍
books = Book.objects.filter(Q(title__icontains="Python") | Q(author="John")
)# 复杂组合条件
books = Book.objects.filter((Q(title__icontains="Python") | Q(title__icontains="Django")) &~Q(author="John")
)

查看生成的 SQL

调试时可查看 QuerySet 生成的 SQL

queryset = Book.objects.filter(author="John")
print(queryset.query)  # 输出对应的SQL语句

四、项目实战

场景

Django+Vue 后台管理系统中，一般需要支持不同的数据权限

• 仅本人数据权限
• 本部门及以下数据权限
• 本部门数据权限
• 指定部门数据权限
• 全部数据权限

数据权限与功能权限（基于RBAC实现）的区别

• 功能权限：控制 “能做什么”（如新增、删除按钮的显示和执行）
• 数据权限：控制 “能看到什么数据”（如销售经理只能查看自己团队的数据）

实战

使用Q() 对象构建复杂查询，实现灵活的数据权限计算

点击查看完整代码

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