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Django ForeignKey反向查询中filter和_set的效率比较

发布时间:2021-09-06 15:29:12 来源:亿速云 阅读:225 作者:chen 栏目:开发技术

本篇内容介绍了“Django ForeignKey反向查询中filter和_set的效率比较”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

前言

大家使用 Django 创建模型的时候一定会经常使用 ForeignKey 来创建两个表格之间多对一的外键关系,例如B中有一个 models.ForeignKey(A) 。而当我们需要反向查询 A 中某个具体实例所关联的 B 时,可能会用到 A.B_set.all() 或 B.objects.filter(A) 这两种不同的方法。

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

分别创建“问题”模型 Questions 和“答案”模型 Answers ,答案模型对于问题模型存在多对一关系 ForeignKey 创建一个问题和两个答案。然后分别使用两种不同的方法运行查询数据 10000 次比较消耗的时间。

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')


然后我们进入 django 的 shell 为模型增加数据并编写我们的测试。

>>> 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 测试两种方法消耗的时间

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

实际经过多次测试,至少我这样的用法来看 使用A.B_set.all() 反向查询消耗的时间总是比 B.objects.filter(A) 过滤筛选方法多消耗 0.2 - 0.3 秒钟左右。所以但从时间成本来考虑的话还是使用 filter 筛选效率更高一些。

“Django ForeignKey反向查询中filter和_set的效率比较”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!

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