答案：Django数据库查询优化的核心是减少查询次数、控制返回数据量、提升查询效率。通过select_related和prefetch_related解决N+1问题，分别用于一对一/多对一和多对多关系；使用only和defer精确控制字段加载；用values和values_list减少模型实例创建开销；count和exists替代len和first避免全量查询；为常用查询字段添加数据库索引，但需权衡写入性能；在ORM表达受限时使用raw或原生SQL执行复杂查询或批量操作，但要注意安全与可移植性。结合Django Debug Toolbar和EXPLAIN分析实际执行计划，持续优化查询性能。
Django数据库查询优化，说白了，就是想方设法让你的应用少跑几次数据库，每次跑的时候少搬点数据回来，并且让数据库找数据更快。这不仅仅是为了响应速度，更是为了减轻数据库服务器的压力，避免它成为整个系统的瓶颈。很多时候，一个看似简单的列表页，背后可能藏着几十上百条不必要的SQL查询，而我们往往在开发初期忽略了这些“小问题”，直到系统负载上来才追悔莫及。
要优化Django的数据库查询，核心在于理解ORM的工作机制，并善用其提供的各种工具。这包括但不限于减少查询次数、优化单次查询的数据量、利用数据库索引以及在必要时直接介入SQL。最常见的问题是N+1查询，它通常发生在遍历关联对象时。解决这类问题，
select_related
prefetch_related
only
defer
annotate
aggregate
N+1查询，这玩意儿真是个大坑，我记得有一次，一个简单的列表页加载奇慢，一查日志，好家伙，几百条SQL，全是遍历关联对象时逐个去数据库里捞数据。这个问题的本质是，当你查询一个对象集合，然后又在循环中访问这些对象的关联字段时，Django ORM会为每个关联对象执行一次新的查询。
举个例子，假设我们有
Book
Author
class Author(models.Model):
name = models.CharField(max_length=100)
class Book(models.Model):
title = models.CharField(max_length=200)
author = models.ForeignKey(Author, on_delete=models.CASCADE)如果你这样写：
books = Book.objects.all()
for book in books:
print(book.title, book.author.name)这里就会产生N+1问题：首先查询所有
Book
book.author.name
Author
解决办法很简单，利用
select_related
prefetch_related
对于一对一或多对一关系（如
Book
Author
select_related
books = Book.objects.select_related('author').all()
for book in books:
print(book.title, book.author.name)这条语句会生成一条SQL，通过JOIN操作把
Book
Author
而对于多对多关系或反向外键关系，比如一个
Author
Book
author.book_set.all()
Book
Tag
prefetch_related
class Tag(models.Model):
name = models.CharField(max_length=50)
class Book(models.Model):
# ...
tags = models.ManyToManyField(Tag)
# 获取所有书籍及其标签
books = Book.objects.prefetch_related('tags').all()
for book in books:
print(book.title)
for tag in book.tags.all():
print('-', tag.name)prefetch_related
Book
Tag
book.tags.all()
N+1固然是头号公敌，但还有其他一些坑，同样会拖慢你的应用。比如，查询返回了太多不必要的字段，或者进行了不必要的聚合计算。
加载过多字段：only()
defer()
only('field1', 'field2')defer('field1', 'field2')defer
only
username
bio
profile_picture_data
users = User.objects.only('username', 'email').all()
for user in users:
print(user.username, user.email)
# print(user.bio) # 访问 bio 会触发新的查询不需要模型对象，只需要特定数据：values()
values_list()
values()
values_list()
values('field1', 'field2')values_list('field1', 'field2', flat=True)flat=True
# 返回 [{'username': 'foo', 'email': 'foo@example.com'}, ...]
user_data = User.objects.values('username', 'email')
# 返回 [('foo', 'foo@example.com'), ...]
user_tuples = User.objects.values_list('username', 'email')
# 返回 ['foo', 'bar', ...]
usernames = User.objects.values_list('username', flat=True)只需要计数或判断是否存在：count()
exists()
all()
len()
count()
COUNT(*)
exists()
SELECT 1 ... LIMIT 1
count()
# 推荐
total_users = User.objects.count()
# 不推荐
# total_users = len(User.objects.all())
# 推荐
if User.objects.filter(is_active=True).exists():
print("有活跃用户")
# 不推荐
# if User.objects.filter(is_active=True).first():
# if User.objects.filter(is_active=True).count() > 0:这些方法都是在SQL查询执行之前进行优化，从源头减少了数据传输和处理的负担。
当ORM提供的优化手段都用尽，或者你的查询逻辑复杂到ORM难以高效表达时，就是时候深入到数据库层面，考虑索引和原生SQL了。
数据库索引： 索引就像书的目录，能让数据库快速定位到需要的数据，而不是全表扫描。对于经常用于过滤（
WHERE
ORDER BY
JOIN
何时添加索引？
ForeignKey
WHERE
ORDER BY
如何添加索引？
在模型字段定义时使用
db_index=True
name = models.CharField(max_length=100, db_index=True)
在模型
Meta
indexes
class Meta:
indexes = [
models.Index(fields=['last_name', 'first_name']),
models.Index(fields=['-pub_date'], name='pub_date_desc_idx'),
]注意事项： 索引不是越多越好。它们会增加数据库的存储空间，并且在数据写入（INSERT, UPDATE, DELETE）时需要额外维护，反而可能降低写入性能。所以，要根据实际的查询模式和数据更新频率进行权衡。使用数据库的
EXPLAIN
原生SQL：raw()
execute()
Manager.raw(raw_query, params=None)
raw()
RawQuerySet
QuerySet
SELECT
# 假设你想执行一个复杂的JOIN和WHERE
for p in Person.objects.raw('SELECT * FROM myapp_person WHERE first_name = %s', ['John']):
print(p.first_name)connection.cursor().execute(sql, params=None)
UPDATE
DELETE
INSERT
from django.db import connection
def update_some_data():
with connection.cursor() as cursor:
cursor.execute("UPDATE myapp_product SET price = price * 1.1 WHERE category = %s", ['Books'])
# 或者获取一些统计数据
cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM myapp_order WHERE status = 'pending'")
row = cursor.fetchone()
print(f"Pending orders: {row[0]}")何时使用原生SQL？
风险与权衡： 使用原生SQL意味着你放弃了ORM带来的大部分便利和安全性（如SQL注入防护需要自己小心处理参数）。它也降低了代码的可移植性，因为SQL语句可能与特定数据库方言绑定。所以，这应该是最后的手段，在确保没有其他ORM优化方案后才考虑。
总而言之，数据库查询优化是一个持续的过程，没有一劳永逸的解决方案。它需要你深入理解Django ORM的机制，熟悉数据库的基本原理，并结合实际的业务场景和数据访问模式进行分析和调整。多用Django Debug Toolbar，多看数据库日志，多分析
EXPLAIN
以上就是如何进行Django的数据库查询优化？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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