Django ForeignKey反向查询效率对比:filter与_set的性能实测
本文通过实际测试对比Django中ForeignKey反向查询的两种常用方式:使用_set.all()与objects.filter()。实验结果显示,在10000次查询下,filter方法耗时略少,效率更高。文章提供了完整的模型定义、数据构造及timeit测试代码,帮助开发者在SEO和性能敏感场景下做出更优选择。
前言
在Django中构建模型时,我们常通过ForeignKey建立表间多对一关系,例如在模型B中定义models.ForeignKey(A)。当需要反向查询模型A的特定实例所关联的B对象时,开发者通常面临两种选择:使用A.B_set.all()或B.objects.filter(A)。
随着网站上线,SEO对页面加载速度提出更高要求。面对日益增长的请求量,这两种反向查询方式究竟哪一种执行效率更高?
基于上述疑问,笔者进行了实际测试。由于笔者经验尚浅,如有疏漏或错误,欢迎读者登录后留言指正。
实验环境
操作系统: Manjaro Linux 17.1-rc2 Python: Python 3.6.3 Django: Django 1.11.7 数据库: SQLite 3.21.0 CPU: i3-4130 @ 3.4GHz 内存: DDR3 1600 8G + 4G
实验计划
我们构建“问题”模型Questions与“答案”模型Answers,其中Answers通过ForeignKey关联Questions。针对一个问题和两个答案的数据结构,分别采用两种查询方法执行10000次,并对比其耗时。
实验实施
创建实验模型
# myapp/models.py
from django.db import models
class Questions(models.Model):
'''问题的模型'''
title = models.CharField('标题', max_length=100)
content = models.TextField('描述')
class Answers(models.Model):
'''答案的模型'''
question = models.ForeignKey(Questions, on_delete=models.CASCADE, verbose_name='问题')
content = models.TextField('答案')
随后进入Django Shell,为模型插入测试数据并编写测试脚本。
>>> from myapp.models import Questions, Answers # 创建第一个问题 Questions.objects.create( title = '这是第一个问题么?' content = '我认为这是第一个问题,不知道是不是真的啊?' ) # 创建第一个答案 Answers.objects.create( question = Questions.objects.get(pk=1), content = '你说对了了,这是第一个问题' ) # 创建第二个答案 Answers.objects.create( question = Questions.objects.get(pk=1), content = '题主,你是第一个问题,但我是第二个答案么?' )
利用timeit模块测试两种方法的时间消耗
from timeit import timeit # 构建使用 _set 方法的函数 def time_test_1(): question = Question.objects.get(pk=1) answers = question.answers_set.all() # 构建使用 filter 方法的函数 def time_test_2(): question = Question.objects.get(pk=1) answers = Answers.objects.filter(question=question) # 使用 timeit 测试 10000 次 timeit(time_test_1, number=10000) 5.346277045000534 timeit(time_test_2, number=10000) 5.11136907800028
经多次实测,以当前用法为例,使用A.B_set.all()进行反向查询的耗时始终比B.objects.filter()多出约0.2至0.3秒。从时间成本角度分析,filter筛选方法的效率更高。
以上关于Django ForeignKey反向查询中filter与_set效率对比的详解至此结束,希望能对读者有所启发。欢迎点赞支持。
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