前言
大家使用 Django 創建模型的時候一定會經常使用 ForeignKey 來創建兩個表格之間多對一的外鍵關系,例如B中有一個 models.ForeignKey(A) 。而當我們需要反向查詢 A 中某個具體實例所關聯的 B 時，可能會用到 A.B_set.all() 或 B.objects.filter(A) 這兩種不同的方法。
不知道大家有沒有也想過一個問題：當網站實際上線后，SEO強調頁面加載速度，而當面對不斷增大的請求量，這兩種方法的哪一種速度更快？
館主我產生了這個疑問，所以就打算跑一下試試看看。館主尚屬小白，如有不對的地方，還請各位客官登錄一下賬號，留言指點!
實驗環境
操作系統： Manjaro Linux 17.1-rc2 Python： Python 3.6.3 Django： Django 1.11.7 數據庫： SQLite 3.21.0 CPU: i3-4130 @ 3.4GHz 內存： DDR3 1600 8G + 4G
實驗計劃
分別創建“問題”模型 Questions 和“答案”模型 Answers ，答案模型對于問題模型存在多對一關系 ForeignKey 創建一個問題和兩個答案。然后分別使用兩種不同的方法運行查詢數據 10000 次比較消耗的時間。
實驗實施
創建實驗模型
# myapp/models.pyfrom django.db import modelsclass Questions(models.Model): '''問題的模型''' content = models.TextField('描述')class Answers(models.Model): '''答案的模型''' question = models.ForeignKey(Questions, on_delete=models.CASCADE, verbose_name='問題') content = models.TextField('答案')
然后我們進入 django 的 shell 為模型增加數據并編寫我們的測試。
>>> from myapp.models import Questions, Answers# 創建第一個問題Questions.objects.create( content = '我認為這是第一個問題，不知道是不是真的啊？' )# 創建第一個答案Answers.objects.create( question = Questions.objects.get(pk=1), content = '你說對了了，這是第一個問題' )# 創建第二個答案Answers.objects.create( question = Questions.objects.get(pk=1), content = '題主，你是第一個問題，但我是第二個答案么？' )
利用 timeit 測試兩種方法消耗的時間
from timeit import timeit# 構建使用 _set 方法的函數def time_test_1(): question = Question.objects.get(pk=1) answers = question.answers_set.all()# 構建使用 filter 方法的函數def time_test_2(): question = Question.objects.get(pk=1) answers = Answers.objects.filter(question=question)# 使用 timeit 測試 10000 次timeit(time_test_1, number=10000)5.346277045000534timeit(time_test_2, number=10000)5.11136907800028
實際經過多次測試，至少我這樣的用法來看 使用A.B_set.all() 反向查詢消耗的時間總是比 B.objects.filter(A) 過濾篩選方法多消耗 0.2 - 0.3 秒鐘左右。所以但從時間成本來考慮的話還是使用 filter 篩選效率更高一些。
以上這篇關于Django ForeignKey 反向查詢中filter和_set的效率對比詳解就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持VEVB武林網。
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