Django框架 querySet功能解析

可切片

使用python 的切片語法來限制查詢集記錄的數目。它等同於sql 的limit 和offset 子句。

>>> entry.objects.all()[:5] # (limit 5)

entry.objects.all()[5:10] # (offset 5 limit 5)

不支援負的索引（例如entry.objects.all()[-1]）。通常，查詢集的切片返回乙個新的查詢集 —— 它不會執行查詢。　　　

可迭代articlelist=models.article.objects.all()

for article in articlelist:

print(article.title)

惰性查詢

查詢集是惰性執行的 —— 建立查詢集不會帶來任何資料庫的訪問。你可以將過濾器保持一整天，直到查詢集需要求值時，django 才會真正執行這個查詢。

queryresult=models.article.objects.all() # not hits database

print(queryresult) # hits database

for article in queryresult:

print(article.title) # hits database

一般來說，只有在「請求」查詢集的結果時才會到資料庫中去獲取它們。當你確實需要結果時，查詢集通過訪問資料庫來求值。關於求值發生的準確時間，參見何時計算查詢集。　　

快取機制

每個查詢集都包含乙個快取來最小化對資料庫的訪問。理解它是如何工作的將讓你編寫最高效的**。

在乙個新建立的查詢集中，快取為空。首次對查詢集進行求值 —— 同時發生資料庫查詢 ——django 將儲存查詢的結khwpe果到查詢集的快取中並返回明確請求的結果（例如，如果正在迭代查詢集，則返回下乙個結果）。接下來對該查詢集的求值將重用快取的結果。

請牢記這個快取行為，因為對查詢集使用不當的話，它會坑你的。例如，下面的語句建立兩個查詢集，對它們求值，然後扔掉它們：

print([a.title for a in models.article.objects.all()])

print([a.create_time fowww.cppcns.comr a in models.article.objects.all()])

這意味著相同的資料庫查詢將執行兩次，顯然倍增了你的資料庫負載。同時，還有可能兩個結果列表並不包含相同的資料庫記錄，因為在兩次請求期間有可能有article被新增進來或刪除掉。為了避免這個問題，只需儲存查詢集並重新使用它：　

queryresult=models.article.objects.all()

print([a.title for a in queryresult])

print([a.create_time for a in queryresult])

何時查詢集不會被快取?

查詢集不會永遠快取它們的結果。當只對查詢集的部分進行求值時會檢查快取，如果這個部分不在快取中，那麼接下來查詢返回的記錄都將不會被快取。所以，這意味著使用切片或索引來限制查詢集將不會填充快取。

例如，重複獲取查詢集物件中乙個特定的索引將每次都查詢資料庫：

>>> queryset = entry.objects.all()

>>> print queryset[5] # queries the database

>>> print queryset[5] # queries the database again

然而，如果已經對全部查詢集求值過，則將檢查快取：　　

>>> queryset = entry.objects.all()

>>> [entry for entry in queryset] # queries the database

khwpe>>> print queryset[5] # uses cache

>>> print queryset[5] # uses cache

下面是一些其它例子，它們會使得全部的查詢集被求值並填充到快取中：

>>> [entry for entry in quer

>>> bool(queryset)

>>> entry in queryset

>>> list(queryset)

注：簡單地列印查詢集不會填充快取。　　

queryresult=models.article.objects.all()

print(queryresult) # hits database

exists()與iterator()方法

exists：

簡單的使用if語句進行判斷也會完全執行整個queryset並且把資料放入cachwww.cppcns.come，雖然你並不需要這些資料！為了避免這個，可以用exists()方法來檢查是否有資料：

if queryresult.exists():

#select (1) as "a" from "blog_article" limit 1; args=()

print("exists...")

iterator:

當queryset非常巨大時，cache會成為問題。

處理成千上萬的記錄時，將它們一次裝入記憶體是很浪費的。更糟糕的是，巨大的queryset可能會鎖住系統程序，讓你的程式瀕臨崩潰。要避免在遍歷資料的同時產生queryset cache，可以使用iterator()方法來獲取資料，處理完資料就將其丟棄。

objs = book.objects.all().iterator()

# iterator()可以一次只從資料庫獲取少量資料，這樣可以節省記憶體

for obj in objs:

print(obj.title)

#but,再次遍歷沒有列印,因為迭代器已經在上一次遍歷(next)到最後一次了,沒得遍歷了

for obj in objs:

print(obj.title)

當然，使用iterator()方法來防止生成cache，意味著遍歷同乙個queryset時會重複執行查詢。所以使 #用iterator()的時候要當心，確保你的**在操作乙個大的queryset時沒有重複執行查詢。

總結:queryset的cache是用於減少程式對資料庫的查詢，在通常的使用下會保證只有在需要的時候才會查詢資料庫。使用exists()和iterator()方法可以優化程式對記憶體的使用。不過，由於它們並不會生成queryset cache，可能會造成額外的資料庫查詢。　

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