同源与跨域、ORM进阶
同源
同源策略，它是由Netscape提出的一个著名的安全策略。现在所有支持JavaScript 的浏览器都会使用这个策略。同源指域名、协议、端口相同。
同源策略（Same origin policy）是一种约定，它是浏览器最核心也最基本的安全功能，如果缺少了同源策略，则浏览器的正常功能可能都会受到影响。可以说Web是构建在同源策略基础之上的，浏览器只是针对同源策略的一种实现。
访问自己服务器的路由，同源(ip地址、协议、端口都相同才是同源)；访问其他服务器的路由，仍可以访问到另外一个服务器，但不是同源，浏览器会将响应内容给拦截，并指出不同源的错误。
CORS通信实现跨域
CORS通信实现跨域
CORS需要浏览器和服务器同时支持。目前，所有浏览器都支持该功能，IE浏览器不能低于IE10。
整个CORS通信过程，都是浏览器自动完成，不需要用户参与。对于开发者来说，CORS通信与同源的AJAX通信没有差别，代码完全一样。浏览器一旦发现AJAX请求跨源，就会自动添加一些附加的头信息，有时还会多出一次附加的请求，但用户不会有感觉。
因此，实现CORS通信的关键是服务器。只要服务器实现了CORS接口，就可以跨源通信。
浏览器将CORS请求分成两类：简单请求（simple request）和非简单请求（not-so-simple request）。
simple request：需要同时满足以下两大条件：
（1) 请求方法必须是HEAD、GET、POST三种方法之一：
（2）HTTP的头信息不超出以下几种字段：（如果比这些请求头多，那么就是非简单请求）
Accept
Accept-Language
Content-Language
Last-Event-ID
Content-Type：只限于三个值application/x-www-form-urlencoded、multipart/form-data、text/plain，如果发送的是application/json格式的数据，就是非简单请求，vue的axios默认的请求体信息格式是json的，ajax默认是urlencoded的。
实现支持简单请求跨域：服务器设置响应头Access-Control-Allow-Origin = '域名' 或 '*'
views.py内容如下：
from django.shortcuts import render
from django.http import JsonResponse
# Create your views here.
def books(request):
obj = JsonResponse(['西游记','三国演义','水浒传'],safe=False)
# 下面这个响应头信息是告诉浏览器，跨域请求（域名、协议、端口不同）时，不拦截。
obj["Access-Control-Allow-Origin"] = "http://127.0.0.1:8000" #只有这个ip和端口来的请求，才不拦截，其他的让浏览器拒绝
# obj["Access-Control-Allow-Origin"] = "*" # 任何的都不拦截。
return obj
not-so-simple request：凡是不同时满足简单请求两个条件的，就属于非简单请求。
简单请求和非简单请求的区别：
简单请求：一次请求；
非简单请求：两次请求，浏览器在发送数据之前会先发一次请求用于做“预检”，只有“预检”通过后才再发送一次请求用于数据传输。
“预检”其实做检查，检查通过则允许传输数据，检查不通过则不再发送真正想要发送的消息，请求的方式是OPTIONS。
如何“预检”：
如果复杂请求是PUT等请求，则服务端需要设置允许某请求，否则“预检”不通过，参数：
Access-Control-Request-Method
如果复杂请求设置了请求头，则服务端需要设置允许某请求头，否则“预检”不通过，参数：
Access-Control-Request-Headers
实现支持复杂请求跨域：
由于复杂请求时，首先会发送“预检”请求，如果“预检”成功，则发送真实数据。“预检”请求时，允许请求方式则需服务器设置响应头Access-Control-Request-Method；允许请求头则需服务器设置响应头Access-Control-Request-Headers。
views.py内容如下：
from django.shortcuts import render
from django.http import JsonResponse
# Create your views here.
def books(request):
obj = JsonResponse(['西游记2','三国演义2','水浒传2'],safe=False)
obj["Access-Control-Allow-Origin"] = "http://127.0.0.1:8000"
print(request.method)
#处理预检的options请求，这个预检的响应，我们需要在响应头里面加上下面的内容
if request.method == 'OPTIONS':
obj['Access-Control-Allow-Headers'] = "content-type," # 发送来的请求里面的请求头里面的内容可以定义多个，后端需要将头配置上才能访问
obj['Access-Control-Allow-Methods'] = "DELETE,PUT," # 通过预检的请求方法设置，同样可以定义多个。
return obj
Jsonp实现跨域
jsonp是json用来跨域的一个东西。原理是通过script标签的src属性是可以直接实现跨域特性来绕过同源策略。
# http://127.0.0.1:8001/index.html
<button>ajax</button>
{% csrf_token %}
<script>
function func(name){ //func写在下面src请求的上面，不然找不到这个func函数，我们请求的另一个网站的后端返回的数据就是这个函数名称加参数的形式
alert(name)
}
</script>
<script src="http://127.0.0.1:8002/SendAjax/"></script>
# http://127.0.0.1:8002/
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
@csrf_exempt # 强制关闭csrftoken，如果跨域请求是post请求，csrftoken可能会产生的阻拦，get请求不需要加上它。
def SendAjax(request):
import json
dic={"k1":"v1"}
return HttpResponse("func('%s')"%json.dumps(dic))
# 注意，func这个名称是另外那个发送请求的网站的一个js代码函数名称
其实就是JSONP的简单实现模式，或者说是JSONP的原型：创建一个回调函数，然后在远程服务上调用这个函数并且将JSON 数据形式作为参数传递，完成回调。将JSON数据填充进回调函数，这就是JSONP的JSON+Padding的含义。
一般情况下，我们希望这个script标签能够动态的调用，而不是像上面因为固定在html里面所以没等页面显示就执行了，很不灵活。我们可以通过javascript动态的创建script标签，这样我们就可以灵活调用远程服务了。
<button onclick="f()">sendAjax</button>
<script>
function addScriptTag(src){
var script = document.createElement('script');
script.setAttribute("type","text/javascript");
script.src = src;
document.body.appendChild(script);
document.body.removeChild(script);
}
function func(name){ #接受返回数据的回调函数
alert("hello"+name)
}
function f(){
addScriptTag("http://127.0.0.1:8002/SendAjax/")
}
</script>
为了更加灵活，现在将自己在客户端定义的回调函数的函数名传送给服务端，服务端则会返回以你定义的回调函数名的方法，将获取的json数据传入这个方法完成回调，这样的话，后端服务器就不需要知道你的回调函数的名称是什么了：
将8001的f()改写为：
function f(){
addScriptTag("http://127.0.0.1:8002/SendAjax/?callbacks=func") // callbacks这个名称不是固定的，和另一个网站的服务端商量好就行了，就是后端取值时的一个参数而已
}
8002的views改为：
def SendAjax(request):
import json
dic={"k1":"v1"}
print("callbacks:",request.GET.get("callbacks"))
callbacks=request.GET.get("callbacks")
return HttpResponse("%s('%s')"%(callbacks,json.dumps(dic)))
jQuery对JSONP的实现
jQuery框架也支持JSONP，可以使用$.getJSON(url,[data],[callback])方法。
8001的html改为：
<button onclick="f()">sendAjax</button>
<script>
function f(){
$.getJSON("http://127.0.0.1:8002/SendAjax/?callbacks=?",function(arg){
alert("hello"+arg)
});
}
</script>
8002的views不改动。结果是一样的，要注意在url的后面必须添加一个callbacks(callbacks名不是固定的)参数，这样getJSON方法才会知道是用JSONP方式去访问服务，callbacks后面的那个问号是内部自动生成的一个回调函数名。
此外，可以使用$.ajax方法来实现指定自己的回调函数名：
8001的html改为：
<script>
function f(){
$.ajax({ //type请求方法，默认是get请求
url:"http://127.0.0.1:8002/SendAjax/",
dataType:"jsonp",
jsonp: 'callbacks',
jsonpCallback:"SayHi"
});
}
function SayHi(arg){
alert(arg.k1); //k1是后端返回的数据中的键值对的键
}
</script>
8002的views不改动。
当然，最简单的形式还是通过回调函数来处理：
<script>
function f(){
$.ajax({
url:"http://127.0.0.1:8002/SendAjax/",
dataType:"jsonp", //必须有，告诉server，这次访问要的是一个jsonp的结果。
jsonp: 'callbacks', //jQuery帮助随机生成的：callbacks="wner"
success:function(data){
alert("hi "+data)
}
});
}
</script>
jsonp: 'callbacks'就是定义一个存放回调函数的键，jsonpCallback是前端定义好的回调函数方法名'SayHi'，server端接受callback键对应值后就可以在其中填充数据打包返回了;
jsonpCallback参数可以不定义，jquery会自动定义一个随机名发过去，那前端就得用回调函数来处理对应数据了。利用jQuery可以很方便的实现JSONP来进行跨域访问。
注意 JSONP一定是GET请求。
应用：
<input type="button" onclick="AjaxRequest()" value="跨域Ajax" />
<div id="container"></div>
<script type="text/javascript">
function AjaxRequest() {
$.ajax({
url: 'xxx',
type: 'GET',
dataType: 'jsonp',
jsonp: 'callback',
jsonpCallback: 'list',
success: function (data) {
$.each(data.data,function(i){
var item = data.data[i];
var str = "<p>"+ item.week +"</p>";
$('#container').append(str);
$.each(item.list,function(j){
var temp = "<a href='" + item.list[j].link +"'>" + item.list[j].name +" </a><br/>";
$('#container').append(temp);
});
$('#container').append("<hr/>");
})
}
});
}
</script>
QuerySet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。
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。 关于求值发生的准确时间，参见何时计算查询集：http://python.usyiyi.cn/documents/django_182/ref/models/querysets.html#when-querysets-are-evaluated。
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。叫做queryset缓存空间
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(非简单查询的查询结果，简单查询往下看。)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。
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]
>>> 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)
注意：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
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() --- objs变成了一个生成器，生成器也是迭代器，但是生成器有个特点，就是取完值就不能再取了
# 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。
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()
[]
查询优化
表数据
class UserInfo(AbstractUser):
"""
用户信息
"""
nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
nickname = models.CharField(verbose_name='昵称', max_length=32)
telephone = models.CharField(max_length=11, blank=True, null=True, unique=True, verbose_name='手机号码')
avatar = models.FileField(verbose_name='头像',upload_to = 'avatar/',default="/avatar/default.png")
create_time = models.DateTimeField(verbose_name='创建时间', auto_now_add=True)
fans = models.ManyToManyField(verbose_name='粉丝们',
to='UserInfo',
through='UserFans',
related_name='f',
through_fields=('user', 'follower'))
def __str__(self):
return self.username
class UserFans(models.Model):
"""
互粉关系表
"""
nid = models.AutoField(primary_key=True)
user = models.ForeignKey(verbose_name='博主', to='UserInfo', to_field='nid', related_name='users')
follower = models.ForeignKey(verbose_name='粉丝', to='UserInfo', to_field='nid', related_name='followers')
class Blog(models.Model):
"""
博客信息
"""
nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
title = models.CharField(verbose_name='个人博客标题', max_length=64)
site = models.CharField(verbose_name='个人博客后缀', max_length=32, unique=True)
theme = models.CharField(verbose_name='博客主题', max_length=32)
user = models.OneToOneField(to='UserInfo', to_field='nid')
def __str__(self):
return self.title
class Category(models.Model):
"""
博主个人文章分类表
"""
nid = models.AutoField(primary_key=True)
title = models.CharField(verbose_name='分类标题', max_length=32)
blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')
class Article(models.Model):
nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
title = models.CharField(max_length=50, verbose_name='文章标题')
desc = models.CharField(max_length=255, verbose_name='文章描述')
read_count = models.IntegerField(default=0)
comment_count= models.IntegerField(default=0)
up_count = models.IntegerField(default=0)
down_count = models.IntegerField(default=0)
category = models.ForeignKey(verbose_name='文章类型', to='Category', to_field='nid', null=True)
create_time = models.DateField(verbose_name='创建时间')
blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')
tags = models.ManyToManyField(
to="Tag",
through='Article2Tag',
through_fields=('article', 'tag'),
)
class ArticleDetail(models.Model):
"""
文章详细表
"""
nid = models.AutoField(primary_key=True)
content = models.TextField(verbose_name='文章内容', )
article = models.OneToOneField(verbose_name='所属文章', to='Article', to_field='nid')
class Comment(models.Model):
"""
评论表
"""
nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
article = models.ForeignKey(verbose_name='评论文章', to='Article', to_field='nid')
content = models.CharField(verbose_name='评论内容', max_length=255)
create_time = models.DateTimeField(verbose_name='创建时间', auto_now_add=True)
parent_comment = models.ForeignKey('self', blank=True, null=True, verbose_name='父级评论')
user = models.ForeignKey(verbose_name='评论者', to='UserInfo', to_field='nid')
up_count = models.IntegerField(default=0)
def __str__(self):
return self.content
class ArticleUpDown(models.Model):
"""
点赞表
"""
nid = models.AutoField(primary_key=True)
user = models.ForeignKey('UserInfo', null=True)
article = models.ForeignKey("Article", null=True)
models.BooleanField(verbose_name='是否赞')
class CommentUp(models.Model):
"""
点赞表
"""
nid = models.AutoField(primary_key=True)
user = models.ForeignKey('UserInfo', null=True)
comment = models.ForeignKey("Comment", null=True)
class Tag(models.Model):
nid = models.AutoField(primary_key=True)
title = models.CharField(verbose_name='标签名称', max_length=32)
blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')
class Article2Tag(models.Model):
nid = models.AutoField(primary_key=True)
article = models.ForeignKey(verbose_name='文章', to="Article", to_field='nid')
tag = models.ForeignKey(verbose_name='标签', to="Tag", to_field='nid')
select_related
对于一对一字段（OneToOneField）和外键字段（ForeignKey），可以使用select_related 来对QuerySet进行优化。
select_related 返回一个QuerySet，当执行它的查询时它沿着外键关系查询关联的对象的数据。它会生成一个复杂的查询并引起性能的损耗，但是在以后使用外键关系时将不需要数据库查询。
简单说，在对QuerySet使用select_related()函数后，Django会获取相应外键对应的对象，从而在之后需要的时候不必再查询数据库了。
下面的例子解释了普通查询和select_related() 查询的区别。
查询id=2的文章的分类名称,下面是一个标准的查询：
# Hits the database.
article=models.Article.objects.get(nid=2)
# Hits the database again to get the related Blog object.
print(article.category.title)
'''
SELECT
"blog_article"."nid",
"blog_article"."title",
"blog_article"."desc",
"blog_article"."read_count",
"blog_article"."comment_count",
"blog_article"."up_count",
"blog_article"."down_count",
"blog_article"."category_id",
"blog_article"."create_time",
"blog_article"."blog_id",
"blog_article"."article_type_id"
FROM "blog_article"
WHERE "blog_article"."nid" = 2; args=(2,)
SELECT
"blog_category"."nid",
"blog_category"."title",
"blog_category"."blog_id"
FROM "blog_category"
WHERE "blog_category"."nid" = 4; args=(4,)
'''
如果我们使用select_related()函数：
articleList=models.Article.objects.select_related("category").all()
for article_obj in articleList:
# Doesn't hit the database, because article_obj.category
# has been prepopulated in the previous query.
print(article_obj.category.title)
SELECT
"blog_article"."nid",
"blog_article"."title",
"blog_article"."desc",
"blog_article"."read_count",
"blog_article"."comment_count",
"blog_article"."up_count",
"blog_article"."down_count",
"blog_article"."category_id",
"blog_article"."create_time",
"blog_article"."blog_id",
"blog_article"."article_type_id",
"blog_category"."nid",
"blog_category"."title",
"blog_category"."blog_id"
FROM "blog_article"
LEFT OUTER JOIN "blog_category" ON ("blog_article"."category_id" = "blog_category"."nid");
多外键查询
这是针对category的外键查询，如果是另外一个外键呢：
article=models.Article.objects.select_related("category").get(nid=1)
print(article.articledetail)
观察logging结果，发现依然需要查询两次，所以需要改为：
article=models.Article.objects.select_related("category","articledetail").get(nid=1)
print(article.articledetail)
或者：
article=models.Article.objects
.select_related("category")
.select_related("articledetail")
.get(nid=1) # django 1.7 支持链式操作
print(article.articledetail)
SELECT
"blog_article"."nid",
"blog_article"."title",
......
"blog_category"."nid",
"blog_category"."title",
"blog_category"."blog_id",
"blog_articledetail"."nid",
"blog_articledetail"."content",
"blog_articledetail"."article_id"
FROM "blog_article"
LEFT OUTER JOIN "blog_category" ON ("blog_article"."category_id" = "blog_category"."nid")
LEFT OUTER JOIN "blog_articledetail" ON ("blog_article"."nid" = "blog_articledetail"."article_id")
WHERE "blog_article"."nid" = 1; args=(1,)
深层查询
# 查询id=1的文章的用户姓名
article=models.Article.objects.select_related("blog").get(nid=1)
print(article.blog.user.username)
依然需要查询两次：
SELECT
"blog_article"."nid",
"blog_article"."title",
......
"blog_blog"."nid",
"blog_blog"."title",
FROM "blog_article" INNER JOIN "blog_blog" ON ("blog_article"."blog_id" = "blog_blog"."nid")
WHERE "blog_article"."nid" = 1;
SELECT
"blog_userinfo"."password",
"blog_userinfo"."last_login",
......
FROM "blog_userinfo"
WHERE "blog_userinfo"."nid" = 1;
这是因为第一次查询没有query到userInfo表，所以，修改如下：
article=models.Article.objects.select_related("blog__user").get(nid=1)
print(article.blog.user.username)
SELECT
"blog_article"."nid", "blog_article"."title",
......
"blog_blog"."nid", "blog_blog"."title",
......
"blog_userinfo"."password", "blog_userinfo"."last_login",
......
FROM "blog_article"
INNER JOIN "blog_blog" ON ("blog_article"."blog_id" = "blog_blog"."nid")
INNER JOIN "blog_userinfo" ON ("blog_blog"."user_id" = "blog_userinfo"."nid")
WHERE "blog_article"."nid" = 1;
总结
- select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。
- select_related使用SQL的JOIN语句进行优化，通过减少SQL查询的次数来进行优化、提高性能。
- 可以通过可变长参数指定需要select_related的字段名。也可以通过使用双下划线“__”连接字段名来实现指定的递归查询。
- 没有指定的字段不会缓存，没有指定的深度不会缓存，如果要访问的话Django会再次进行SQL查询。
- 也可以通过depth参数指定递归的深度，Django会自动缓存指定深度内所有的字段。如果要访问指定深度外的字段，Django会再次进行SQL查询。
- 也接受无参数的调用，Django会尽可能深的递归查询所有的字段。但注意有Django递归的限制和性能的浪费。
- Django >= 1.7，链式调用的select_related相当于使用可变长参数。Django < 1.7，链式调用会导致前边的select_related失效，只保留最后一个。
prefetch_related()
对于多对多字段（ManyToManyField）和一对多字段，可以使用prefetch_related()来进行优化。
prefetch_related()和select_related()的设计目的很相似，都是为了减少SQL查询的数量，但是实现的方式不一样。后者是通过JOIN语句，在SQL查询内解决问题。但是对于多对多关系，使用SQL语句解决就显得有些不太明智，因为JOIN得到的表将会很长，会导致SQL语句运行时间的增加和内存占用的增加。若有n个对象，每个对象的多对多字段对应Mi条，就会生成Σ(n)Mi 行的结果表。
prefetch_related()的解决方法是，分别查询每个表，然后用Python处理他们之间的关系。
# 查询所有文章关联的所有标签
article_obj=models.Article.objects.all()
for i in article_obj:
print(i.tags.all()) #4篇文章: hits database 5
改为prefetch_related：
# 查询所有文章关联的所有标签
article_obj=models.Article.objects.prefetch_related("tags").all()
for i in article_obj:
print(i.tags.all()) #4篇文章: hits database 2
SELECT "blog_article"."nid",
"blog_article"."title",
......
FROM "blog_article";
SELECT
("blog_article2tag"."article_id") AS "_prefetch_related_val_article_id",
"blog_tag"."nid",
"blog_tag"."title",
"blog_tag"."blog_id"
FROM "blog_tag"
INNER JOIN "blog_article2tag" ON ("blog_tag"."nid" = "blog_article2tag"."tag_id")
WHERE "blog_article2tag"."article_id" IN (1, 2, 3, 4);
extra
extra(select=None, where=None, params=None,
tables=None, order_by=None, select_params=None)
有些情况下，Django的查询语法难以简单的表达复杂的 WHERE 子句，对于这种情况, Django 提供了 extra() QuerySet修改机制 — 它能在 QuerySet生成的SQL从句中注入新子句
extra可以指定一个或多个 参数,例如 select, where or tables. 这些参数都不是必须的，但是你至少要使用一个!要注意这些额外的方式对不同的数据库引擎可能存在移植性问题.(因为你在显式的书写SQL语句),除非万不得已,尽量避免这样做
参数select
The select 参数可以让你在 SELECT 从句中添加其他字段信息，它应该是一个字典，存放着属性名到 SQL 从句的映射。
queryResult=models.Article
.objects.extra(select={'is_recent': "create_time > '2017-09-05'"})
结果集中每个 Entry 对象都有一个额外的属性is_recent, 它是一个布尔值，表示 Article对象的create_time 是否晚于2017-09-05.
参数`where` / `tables`
可以使用where定义显式SQL WHERE子句 - 也许执行非显式连接。您可以使用tables手动将表添加到SQL FROM子句。
where和tables都接受字符串列表。所有where参数均为“与”任何其他搜索条件。
举例来讲：
queryResult=models.Article
.objects.extra(where=['nid in (1,3) OR title like "py%" ','nid>2'])
整体插入
创建对象时，尽可能使用bulk_create()来减少SQL查询的数量。例如：
Entry.objects.bulk_create([
Entry(headline="Python 3.0 Released"),
Entry(headline="Python 3.1 Planned")
])
…更优于：
Entry.objects.create(headline="Python 3.0 Released")
Entry.objects.create(headline="Python 3.1 Planned")
注意该方法有很多注意事项，所以确保它适用于你的情况。
这也可以用在ManyToManyFields中，所以：
my_band.members.add(me, my_friend)
…更优于：
my_band.members.add(me)
my_band.members.add(my_friend)
…其中Bands和Artists具有多对多关联。
orm 性能相关
values
第一步：创建表
class Student(models.Model):
name = models.CharField(max_length=32)
classes = models.ForeignKey('Class',)
class Class(models.Model):
name = models.CharField(max_length=16)
views.py文件中
from django.shortcuts import render
from app01 import models
# Create your views here.
def index(request):
all_students = models.Student.objects.all().values('classes__id','classes__name')
# all_students = models.Student.objects.all()
for i in all_students:
# print(i.name,i.classes_id) # 1.通过django-debug-toolbar可以看到
# 查询本表子段的时候用到了一次sql查询
# print(i.name,i.classes.id,i.classes.name) # 2.但是如果进行关联表数据的查询
print(i['classes__id'],i['classes__name']) # 4.首先通过values进行了连表操作，效率就高一些了
return render(request,'index.html',{'all_students':all_students})
select_related
但是如果查询结果，就想是对象，就想通过对象.属性的操作，就用select_related
from django.shortcuts import render
from app01 import models
# Create your views here.
def index(request):
all_students = models.Student.objects.all().select_related('classes')
# 使用了select_related之后，里面的参数写的是关系字段的名称，那么就会先进行
# 连表操作，所以sql也是执行了一次，效率高一些，但是他用在外键或者一对一的关系上
for i in all_students:
# print(i.name,i.classes_id)
print(i.name,i.classes.id,i.classes.name)
prefetch_related
子查询效果：
from django.shortcuts import render
from app01 import models
# Create your views here.
def index(request):
all_students = models.Student.objects.all().prefetch_related('classes')
# prefetch_related，里面的参数写的是关系字段的名称，那么会执行两次sql，子查询的效果，但是支持外键或一对一或者一对多的查询了
for i in all_students:
# print(i.name,i.classes_id)
print(i.name,i.classes.id,i.classes.name)
return render(request,'index.html',{'all_students':all_students})
only和defer
当我们进行orm查询的时候，通过翻译出来的sql语句可以看到，每次查询都是查询了每个字段的数据，所以我们通过only和defer，可以指定查询哪些字段数据
from django.shortcuts import render
from app01 import models
# Create your views here.
def index(request):
all_students = models.Student.objects.all().only('name')#只要这个字段数据
all_students = models.Student.objects.all().defer('name')#排除，除了这个字段其他字段数据都要
for i in all_students:
print(i.name)
return render(request,'index.html',{'all_students':all_students})
总结：
1.能用values的尽量不查询对象，然后对象.属性的操作
2.select_related 主动连表，针对一对一或者外键
3.perfetch_related 子查询 ,针对一对一或者外键或者多对多
4.only只查询指定字段数据 defer排除某些字段
浙公网安备 33010602011771号