《深入 Django ORM：select_related 与 prefetch_related 的实战剖析与性能优化指南》

《深入 Django ORM：select_related 与 prefetch_related 的实战剖析与性能优化指南》

一、引言：从 ORM 到性能优化，Django 的数据之道

在 Python Web 开发领域，Django 以其“全家桶”架构著称，其中 ORM（对象关系映射）是连接数据库与业务逻辑的关键桥梁。它让我们用 Python 类和对象操作数据库，极大提升了开发效率与代码可读性。

但 ORM 并非魔法，它背后仍是 SQL 查询。若使用不当，尤其在处理关联模型时，容易陷入经典的性能陷阱——N+1 查询问题。

本文将深入讲解 Django ORM 中的两个重要优化工具：select_related 与 prefetch_related，帮助你写出更高效、更优雅的数据库访问代码。

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二、背景介绍：Django ORM 的演进与挑战

Django ORM 让开发者可以：

• 用 Python 类定义数据模型。
• 自动生成数据库表结构。
• 使用链式查询操作数据库。
• 通过关联字段访问外键、反向关系等复杂结构。

然而，随着业务复杂度提升，模型之间的关系也愈加紧密。一个页面可能涉及多个模型的嵌套查询，若不加优化，ORM 会在后台执行大量 SQL，导致性能急剧下降。

这就是 N+1 查询问题的由来。

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三、什么是 N+1 查询问题？

假设我们有如下两个模型：

class Author(models.Model):name = models.CharField(max_length=100)class Book(models.Model):title = models.CharField(max_length=100)author = models.ForeignKey(Author, on_delete=models.CASCADE)

现在我们想获取所有书籍及其作者名称：

books = Book.objects.all()
for book in books:print(book.title, book.author.name)

这段代码看似简单，但实际上：

• 第一次查询：获取所有 Book（1 次 SQL）。
• 每次访问 book.author 时：执行一次 SQL 查询 Author