使用 select_related 和 prefetch_related 優化 Django 資料庫查詢，提升應用程式性能。學習實用範例和最佳實踐。
Django ORM 查詢優化：select_related vs. prefetch_related
隨著您的 Django 應用程式不斷成長，高效率的資料庫查詢對於維持最佳性能至關重要。Django ORM 提供了強大的工具來最小化資料庫的存取次數並提升查詢速度。實現這一目標的兩個關鍵技術是 select_related 和 prefetch_related。本篇綜合指南將解釋這些概念，透過實際範例展示其用法，並幫助您根據具體需求選擇正確的工具。
理解 N+1 查詢問題
在深入探討 select_related 和 prefetch_related 之前，我們必須先了解它們所要解決的問題：N+1 查詢問題。當您的應用程式執行一個初始查詢來獲取一組物件，然後又為每個物件執行額外的查詢（N 次查詢，其中 N 是物件的數量）以檢索相關資料時，就會發生這種情況。
考慮一個包含作者和書籍模型的簡單範例：
class Author(models.Model):
name = models.CharField(max_length=255)
class Book(models.Model):
title = models.CharField(max_length=255)
author = models.ForeignKey(Author, on_delete=models.CASCADE)
現在，想像一下您想要顯示一個書籍列表及其對應的作者。一個直觀的方法可能如下所示：
books = Book.objects.all()
for book in books:
print(f"{book.title} by {book.author.name}")
這段程式碼會產生一個查詢來獲取所有書籍，然後為每本書再產生一個查詢來獲取其作者。如果您有 100 本書，您將執行 101 次查詢，這會導致顯著的性能開銷。這就是 N+1 問題。
介紹 select_related
select_related 用於優化涉及一對一和外鍵關係的查詢。它的工作原理是在初始查詢中聯結（JOIN）相關的資料表，從而在一次資料庫存取中有效地獲取相關資料。
讓我們回到作者和書籍的範例。為了消除 N+1 問題，我們可以使用 select_related，如下所示：
books = Book.objects.all().select_related('author')
for book in books:
print(f"{book.title} by {book.author.name}")
現在，Django 將執行一個更複雜的單一查詢，該查詢會聯結 Book 和 Author 資料表。當您在迴圈中存取 book.author.name 時，資料已經可用，不會再執行額外的資料庫查詢。
使用 select_related 處理多重關係
select_related 可以遍歷多個關係。例如，如果您有一個模型的外鍵指向另一個模型，而該模型又有一個外鍵指向再下一個模型，您可以使用 select_related 一次性獲取所有相關資料。
class Country(models.Model):
name = models.CharField(max_length=255)
class AuthorProfile(models.Model):
author = models.OneToOneField(Author, on_delete=models.CASCADE)
country = models.ForeignKey(Country, on_delete=models.CASCADE)
# Add country to Author
Author.profile = models.OneToOneField(AuthorProfile, on_delete=models.CASCADE, null=True, blank=True)
authors = Author.objects.all().select_related('profile__country')
for author in authors:
print(f"{author.name} is from {author.profile.country.name if author.profile else 'Unknown'}")
在這種情況下，select_related('profile__country') 會在單一查詢中獲取 AuthorProfile 及其相關的 Country。請注意雙底線（__）表示法，它允許您遍歷關係樹。
select_related 的限制
select_related 對於一對一和外鍵關係最為有效。它不適用於多對多關係或反向外鍵關係，因為在處理大型相關資料集時，可能會導致巨大且低效的查詢。對於這些場景，prefetch_related 是更好的選擇。
介紹 prefetch_related
prefetch_related 旨在優化涉及多對多和反向外鍵關係的查詢。它不是使用聯結（JOIN），而是為每個關係執行單獨的查詢，然後在 Python 中「聯結」結果。雖然這會涉及多次查詢，但在處理大型相關資料集時，它比使用大型聯結更有效率。
考慮一個每本書可以有多個類型的場景：
class Genre(models.Model):
name = models.CharField(max_length=255)
class Book(models.Model):
title = models.CharField(max_length=255)
author = models.ForeignKey(Author, on_delete=models.CASCADE)
genres = models.ManyToManyField(Genre)
要獲取書籍列表及其類型，使用 select_related 是不合適的。相反，我們使用 prefetch_related：
books = Book.objects.all().prefetch_related('genres')
for book in books:
genre_names = [genre.name for genre in book.genres.all()]
print(f"{book.title} ({', '.join(genre_names)}) by {book.author.name}")
在這種情況下，Django 將執行兩個查詢：一個用於獲取所有書籍，另一個用於獲取與這些書籍相關的所有類型。然後它會使用 Python 高效地將類型與各自的書籍關聯起來。
使用 prefetch_related 處理反向外鍵
prefetch_related 對於優化反向外鍵關係也很有用。考慮以下範例：
class Author(models.Model):
name = models.CharField(max_length=255)
country = models.CharField(max_length=255, blank=True, null=True) # Added for clarity
def __str__(self):
return self.name
class Book(models.Model):
title = models.CharField(max_length=255)
author = models.ForeignKey(Author, related_name='books', on_delete=models.CASCADE)
要檢索作者列表及其書籍：
authors = Author.objects.all().prefetch_related('books')
for author in authors:
book_titles = [book.title for book in author.books.all()]
print(f"{author.name} has written: {', '.join(book_titles)}")
在這裡，prefetch_related('books') 在一個單獨的查詢中獲取與每位作者相關的所有書籍，從而避免了在存取 author.books.all() 時出現的 N+1 問題。
對 prefetch_related 使用查詢集（queryset）
您可以透過提供一個自訂的查詢集來進一步自訂 prefetch_related 的行為，以獲取相關物件。當您需要過濾或排序相關資料時，這特別有用。
from django.db.models import Prefetch
authors = Author.objects.prefetch_related(Prefetch('books', queryset=Book.objects.filter(title__icontains='django')))
for author in authors:
django_books = author.books.all()
print(f"{author.name} has written {len(django_books)} books about Django.")
在此範例中，Prefetch 物件允許我們指定一個自訂的查詢集，該查詢集只獲取標題包含「django」的書籍。
鏈式調用 prefetch_related
與 select_related 類似，您可以鏈式調用 prefetch_related 來優化多個關係：
authors = Author.objects.all().prefetch_related('books__genres')
for author in authors:
for book in author.books.all():
genres = book.genres.all()
print(f"{author.name} wrote {book.title} which is of genre(s) {[genre.name for genre in genres]}")
此範例預先獲取了與作者相關的書籍，然後再預先獲取與這些書籍相關的類型。使用鏈式的 prefetch_related 可以讓您優化深度巢狀的關係。
select_related vs. prefetch_related：選擇正確的工具
那麼，您應該何時使用 select_related，何時使用 prefetch_related 呢？這裡有一個簡單的指導原則：
select_related：用於一對一和外鍵關係，當您需要頻繁存取相關資料時使用。它在資料庫中執行聯結（JOIN），因此對於檢索少量相關資料通常更快。prefetch_related：用於多對多和反向外鍵關係，或在處理大型相關資料集時使用。它執行單獨的查詢並在 Python 中聯結結果，這比大型聯結更有效率。當您需要對相關物件使用自訂查詢集過濾時，也應使用此方法。
總結如下：
- 關係類型：
select_related(ForeignKey, OneToOne),prefetch_related(ManyToManyField, reverse ForeignKey) - 查詢類型：
select_related(JOIN),prefetch_related(單獨查詢 + Python 聯結) - 資料大小：
select_related(少量相關資料),prefetch_related(大量相關資料)
實際範例與最佳實踐
以下是在真實場景中使用 select_related 和 prefetch_related 的一些實際範例和最佳實踐：
- 電子商務：在顯示產品詳情時，使用
select_related獲取產品的類別和製造商。使用prefetch_related獲取產品圖片或相關產品。 - 社群媒體：在顯示使用者個人資料時，使用
prefetch_related獲取使用者的貼文和追蹤者。使用select_related檢索使用者的個人檔案資訊。 - 內容管理系統 (CMS)：在顯示文章時，使用
select_related獲取作者和類別。使用prefetch_related獲取文章的標籤和評論。
通用最佳實踐：
- 分析您的查詢：使用 Django Debug Toolbar 或其他分析工具來識別緩慢的查詢和潛在的 N+1 問題。
- 從簡單開始：從一個直觀的實作開始，然後根據分析結果進行優化。
- 徹底測試：確保您的優化不會引入新的錯誤或性能衰退。
- 考慮快取：對於頻繁存取的資料，考慮使用快取機制（例如，Django 的快取框架或 Redis）來進一步提升性能。
- 在資料庫中使用索引：這是獲得最佳查詢性能的必要條件，尤其是在生產環境中。
進階優化技巧
除了 select_related 和 prefetch_related，還有其他進階技巧可用於優化您的 Django ORM 查詢：
only()和defer()：這些方法允許您指定要從資料庫中檢索哪些欄位。使用only()只檢索必要的欄位，使用defer()排除那些不是立即需要的欄位。values()和values_list()：這些方法允許您將資料檢索為字典或元組，而不是 Django 模型實例。當您只需要模型欄位的子集時，這可能更有效率。- 原生 SQL 查詢：在某些情況下，Django ORM 可能不是檢索資料的最有效方式。您可以使用原生 SQL 查詢來處理複雜或高度優化的查詢。
- 特定於資料庫的優化：不同的資料庫（例如 PostgreSQL, MySQL）有不同的優化技巧。研究並利用特定於資料庫的功能來進一步提升性能。
國際化考量
在為全球受眾開發 Django 應用程式時，考慮國際化（i18n）和本地化（l10n）非常重要。這可能在多個方面影響您的資料庫查詢：
- 特定語言的資料：您可能需要在資料庫中儲存內容的翻譯。使用 Django 的 i18n 框架來管理翻譯，並確保您的查詢檢索到正確語言版本的資料。
- 字元集和排序規則：為您的資料庫選擇適當的字元集和排序規則，以支援廣泛的語言和字元。
- 時區：在處理日期和時間時，要注意時區。將日期和時間以 UTC 格式儲存，並在顯示時將其轉換為使用者的本地時區。
- 貨幣格式化：在顯示價格時，根據使用者的地區設定使用適當的貨幣符號和格式。
結論
優化 Django ORM 查詢對於建立可擴展且高性能的 Web 應用程式至關重要。透過理解並有效使用 select_related 和 prefetch_related，您可以顯著減少資料庫查詢的數量，並提高應用程式的整體響應速度。請記得分析您的查詢、徹底測試您的優化，並考慮其他進階技巧以進一步提升性能。遵循這些最佳實踐，您可以確保您的 Django 應用程式無論其規模或複雜性如何，都能提供流暢高效的使用者體驗。同時也請記住，良好的資料庫設計和正確配置的索引是獲得最佳性能的必要條件。