Django ORM 企业级优化指南：核心要点整理

Django ORM 企业级优化指南：核心要点整理

一、核心区别：select_related vs prefetch_related

特性	select_related	prefetch_related
工作原理	SQL JOIN 一次性查询	多查询后内存关联
适用关系	一对一、外键	多对多、反向外键
查询次数	1次（可能含冗余数据）	N+1次（数据更精准）
性能侧重	减少查询次数	优化内存使用和复杂过滤

二、企业级决策流程

1. 判断关系类型

o 一对一/外键 →select_related

o 多对多/反向关系 →prefetch_related

2. 进阶优化

o 深度关联：select_related('关系1__关系2')

o 过滤关联对象：使用Prefetch对象自定义查询集

三、最佳实践代码示例

# 1. select_related 基础用法

users = User.objects.select_related('department').only('id', 'name', 'department__name')

# 2. prefetch_related 高级过滤

active_users = User.objects.filter(is_active=True)

departments = Department.objects.prefetch_related(

Prefetch('user_set', queryset=active_users, to_attr='active_users')

)

# 3. 组合优化（外键+多对多）

users = User.objects.select_related('department').prefetch_related('groups')

四、性能优化关键策略

1. 字段控制：使用only()/defer()减少数据传输

2. 查询分析：通过explain()检查 SQL 执行计划

3. 批量处理：大型数据集采用分批次预取（chunked+prefetch_related_objects）

4. 避免陷阱：

o 不滥用深度关联（建议≤2层）

o 多对多关系禁用select_related

五、企业案例：部门绩效报告查询

def get_department_report(department_id):

return Department.objects.select_related('manager').prefetch_related(

Prefetch(

'employee_set',

queryset=Employee.objects.select_related('position').prefetch_related('completed_projects')

.filter(join_date__year__gte=timezone.now().year - 5),

to_attr='recent_employees'

)

).get(id=department_id)

六、决策指南总结

• 优先 select_related：单对象关联、需最小化查询次数
• 优先 prefetch_related：多对象集合、需过滤/排序关联数据
• 组合使用：复杂场景中嵌套优化（如外键+多对多关系）

通过合理选择关联查询方式，可显著减少数据库 IO 并提升系统响应速度，尤其适用于数据量大、关联复杂的企业级应用。