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12 分钟

Django-model进阶

一 QuerySet对象

1.1可切片

使用Python 的切片语法来限制查询集记录的数目。它等同于SQL 的LIMIT 和OFFSET 子句。

Entry.objects.all()[:5]      # (LIMIT 5)
Entry.objects.all()[5:10]    # (OFFSET 5 LIMIT 5)

不支持负的索引（例如Entry.objects.all()[-1]）。通常，查询集的切片返回一个新的查询集 —— 它不会执行查询。

1.2可迭代

articleList=models.Article.objects.all()

for article in articleList:
    print(article.title)

1.3惰性查询

查询集是惰性执行的 —— 创建查询集不会带来任何数据库的访问。你可以将过滤器保持一整天，直到查询集需要求值时，Django 才会真正运行这个查询。
复制代码

queryResult=models.Article.objects.all() # not hits database

print(queryResult) # hits database

for article in queryResult:
    print(article.title)    # hits database

一般来说，只有在“请求”查询集的结果时才会到数据库中去获取它们。当你确实需要结果时，查询集通过访问数据库来求值

1.4缓存机制

每个查询集都包含一个缓存来最小化对数据库的访问。理解它是如何工作的将让你编写最高效的代码。

在一个新创建的查询集中，缓存为空。首次对查询集进行求值 —— 同时发生数据库查询 ——Django 将保存查询的结果到查询集的缓存中并返回明确请求的结果（例如，如果正在迭代查询集，则返回下一个结果）。接下来对该查询集的求值将重用缓存的结果。

请牢记这个缓存行为，因为对查询集使用不当的话，它会坑你的。例如，下面的语句创建两个查询集，对它们求值，然后扔掉它们：

print([a.title for a in models.Article.objects.all()])
print([a.create_time for a in models.Article.objects.all()])

这意味着相同的数据库查询将执行两次，显然倍增了你的数据库负载。同时，还有可能两个结果列表并不包含相同的数据库记录，因为在两次请求期间有可能有Article被添加进来或删除掉。为了避免这个问题，只需保存查询集并重新使用它：

queryResult=models.Article.objects.all()
print([a.title for a in queryResult])
print([a.create_time for a in queryResult])

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。

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

然而，如果已经对全部查询集求值过，则将检查缓存：

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

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：

[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) #  hits database
print(queryResult) #  hits database

1.5 exists()与iterator()方法

exists：

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()方法来检查是否有数据：

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

iterator:

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 = Book.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)

当然，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。

总结:

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。

二中介模型

处理类似搭配 pizza 和 topping 这样简单的多对多关系时，使用标准的ManyToManyField 就可以了。但是，有时你可能需要关联数据到两个模型之间的关系上。

例如，有这样一个应用，它记录音乐家所属的音乐小组。我们可以用一个ManyToManyField 表示小组和成员之间的多对多关系。但是，有时你可能想知道更多成员关系的细节，比如成员是何时加入小组的。

对于这些情况，Django 允许你指定一个中介模型来定义多对多关系。你可以将其他字段放在中介模型里面。源模型的ManyToManyField 字段将使用through 参数指向中介模型。对于上面的音乐小组的例子，代码如下：

from django.db import models

class Person(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=128)

    def __str__(self):              # __unicode__ on Python 2
        return self.name

class Group(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=128)
    members = models.ManyToManyField(Person, through='Membership')

    def __str__(self):              # __unicode__ on Python 2
        return self.name

class Membership(models.Model):
    person = models.ForeignKey(Person)
    group = models.ForeignKey(Group)
    date_joined = models.DateField()
    invite_reason = models.CharField(max_length=64)

既然你已经设置好ManyToManyField 来使用中介模型（在这个例子中就是Membership），接下来你要开始创建多对多关系。你要做的就是创建中介模型的实例：

>>> ringo = Person.objects.create(name="Ringo Starr")
>>> paul = Person.objects.create(name="Paul McCartney")
>>> beatles = Group.objects.create(name="The Beatles")
>>> m1 = Membership(person=ringo, group=beatles,
...     date_joined=date(1962, 8, 16),
...     invite_reason="Needed a new drummer.")
>>> m1.save()
>>> beatles.members.all()
[<Person: Ringo Starr>]
>>> ringo.group_set.all()
[<Group: The Beatles>]
>>> m2 = Membership.objects.create(person=paul, group=beatles,
...     date_joined=date(1960, 8, 1),
...     invite_reason="Wanted to form a band.")
>>> beatles.members.all()
[<Person: Ringo Starr>, <Person: Paul McCartney>]

与普通的多对多字段不同，你不能使用add、 create和赋值语句（比如，beatles.members = […]）来创建关系：

# THIS WILL NOT WORK
>>> beatles.members.add(john)
# NEITHER WILL THIS
>>> beatles.members.create(name="George Harrison")
# AND NEITHER WILL THIS
>>> beatles.members = [john, paul, ringo, george]

为什么不能这样做？这是因为你不能只创建 Person和 Group之间的关联关系，你还要指定 Membership模型中所需要的所有信息；而简单的add、create 和赋值语句是做不到这一点的。所以它们不能在使用中介模型的多对多关系中使用。此时，唯一的办法就是创建中介模型的实例。

remove()方法被禁用也是出于同样的原因。但是clear() 方法却是可用的。它可以清空某个实例所有的多对多关系：

>>> # Beatles have broken up
>>> beatles.members.clear()
>>> # Note that this deletes the intermediate model instances
>>> Membership.objects.all()
[]

三查询优化

3.1表数据

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