Django QuerySet查询集原理及代码实例

灰太狼 2022-12-28 08:24 141阅读 0赞

更多编程教程请到：[菜鸟教程][Link 1] https://www.piaodoo.com/

友情链接：

[高州阳光论坛][Link 2]https://www.hnthzk.com/

[人人影视][Link 3]http://www.sfkyty.com/

**一 概念**

Django的ORM中存在查询集的概念。

查询集，也称查询结果集、QuerySet，表示从数据库中获取的对象集合。

当调用如下过滤器方法时，Django会返回查询集（而不是简单的列表）：

*  all()：返回所有数据。
 *  filter()：返回满足条件的数据。
 *  exclude()：返回满足条件之外的数据。
 *  order\_by()：对结果进行排序。

对查询集可以再次调用过滤器进行过滤，也就意味着查询集可以含有零个、一个或多个过滤器。过滤器基于所给的参数限制查询的结果。

从SQL的角度讲，查询集与select语句等价，过滤器像where、limit、order by子句。

**二 两大特性**

1）惰性执行

创建查询集不会访问数据库，直到调用数据时，才会访问数据库，调用数据的情况包括迭代、序列化、与if合用

例如，当执行如下语句时，并未进行数据库查询，只是创建了一个查询集qs

# 查询BookInfo模型类中的所有数据
    qs = BookInfo.objects.all() 
    # 继续执行遍历迭代操作后，才真正的进行了数据库的查询
    for book in qs:
      print(book.btitle)

2）缓存

使用同一个查询集，第一次使用时会发生数据库的查询，然后Django会把结果缓存下来，再次使用这个查询集时会使用缓存的数据，减少了数据库的查询次数。

情况一：如下是两个查询集，无法重用缓存，每次查询都会与数据库进行一次交互，增加了数据库的负载。

> from booktest.models import BookInfo  
> \# 每个列表内都为一个独立的查询集，两次查询集之间如果有数据插入，可能数据集会不同  
> \[book.id for book in BookInfo.objects.all()\]
> 
> \[book.id for book in BookInfo.objects.all()\]  
>

情况二：经过存储后，可以重用查询集，第二次使用缓存中的数据。

# 首先获得一个查询集
    qs=BookInfo.objects.all()

# 第一次读取数据，会查询数据库，然后增加缓存 #

\[book.id for book in qs\]

# 第二次读取数据，直接查询缓存 #

\[book.id for book in qs\]

3）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。

情况一：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 = BookInfo.objects.all()
> 
> queryset\[5\] \# 查询数据库  
> queryset\[5\] \# 再一次查询数据库  
>

情况二：如果已经对全部查询集求值过，则将检查缓存：

# 获取查询集
    queryset = BookInfo.objects.all()
    [entry for entry in queryset] # 查询数据库
    print queryset[5] # 使用缓存 
    print queryset[5] # 使用缓存

情况三：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：

# 获取查询集
    queryset = BookInfo.objects.all()
    [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) \# 查询数据库  
> print(queryResult) \# 查询数据库　  
>

**三 限制查询集**

1）、可以对查询集进行取下标或切片操作，等同于sql中的limit和offset子句。

注意：不支持负数索引。  
　　对查询集进行切片后返回一个新的查询集，不会立即执行查询。

如果获取一个对象，直接使用\[0\]，等同于\[0:1\].get()，但是如果没有数据，\[0\]引发IndexError异常，\[0:1\].get()如果没有数据引发DoesNotExist异常。

示例：获取第1、2项，运行查看。

qs = BookInfo.objects.all()\[0:2\]

2）、exists()方法：判断某一个查询集中是否有数据：

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，判断查询集中是否有数据，如果有则返回True，没有则返回False。

> if queryResult.exists():  
> \#SELECT (1) AS "a" FROM "blog\_article" LIMIT 1; args=()  
> print("exists...")  
>

3）、terator()方法: 来获取数据，处理完数据就将其丢弃。

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 = BookInfo.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)

注：(1) 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。

(2) 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。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持菜鸟教程www.piaodoo.com。

[Link 1]: https://www.piaodoo.com/
[Link 2]: https://www.hnthzk.com/
[Link 3]: http://www.sfkyty.com/