Question

我对Django和Python比较陌生，但是我还没有完全弄明白这一点。

我本质上想要使用过滤器为大量用户查询数据库。然后我想对这部分用户进行一系列查询。所以我认为首先查询我的更大的过滤器参数是最有效的，然后在该集合上进行单独的过滤查询。在代码中，它看起来像这样

#Get the big groups of users, like all people with brown hair.
group_of_users  = Data.objects.filter(......) 

#Now get all the people with brown hair and blue eyes, and then all with green eyes, etc.
for each haircolor :
  subset_of_group = group_of_users.filter(....)

顺便说一下，这只是伪代码，我不是那么无能为力。我认为这会更有效，但似乎如果消除第一个查询并且只是在for循环中获取查询集，它就会快得多（实际上是时间）。我担心这是因为当我首先过滤，然后在for循环中每次过滤时，它实际上是在每个for循环执行上进行两组过滤查询。所以真的，做我想要的工作量的两倍。我认为通过缓存这无关紧要，因为第一个过滤器结果将被缓存并且它仍然会更快，但同样，我用多次测试计时并且单个过滤器更快。有什么想法吗？

编辑：因此，似乎无法查询一组数据，然后尝试仅针对该组数据进一步查询。相反，我应该查询一组数据，然后使用常规Python进一步解析该数据。

Answer 1

正如garnertb ans lanzz所说，使用filter函数的地方并不重要，唯一重要的是评估查询时（参见when querysets are evaluated）。我的猜测是，在您的测试中，您在代码中的某个位置评估查询集，并且在测试中使用单独的过滤器调用进行更多评估。

每当评估查询集时，都会缓存其结果。但是，如果在查询集上使用其他方法（例如filter或order_by），则此缓存不会延续。因此，您无法尝试评估较大的集合，并使用对查询集的过滤来检索较小的集合，而无需执行其他查询。

如果你只有一小部分染发剂，你就可以对每种染发剂进行查询。但是，如果您有许多查询，查询量将对性能产生严重影响。在这种情况下，最好对要使用的完整用户集进行查询，并在python中进行后续处理：

qs = Data.objects.filter(hair='brown')
objects = dict()
for obj in qs:
   objects.setdefault(obj.haircolour, []).append(obj)

for (k, v) in objects.items():
    print "Objects for colour '%s':" % k
    for obj in v:
        print "- %s" % obj

Answer 2

在您实际尝试访问结果之前，过滤Django查询集不会执行任何数据库操作。过滤只会向查询集添加条件，然后在访问查询结果时用于构建最终查询。

分配group_of_users = Data.objects.filter(...)时，不会从数据库中检索数据;您只需获得知道您想要满足特定条件的记录（您提供给Data.objects.filter的过滤参数）的查询集，但它不会预先获取那些实际用户。之后，当您分配subset_of_group = group_of_users.filter(....)时，您不会仅过滤前一组用户，而只会向查询集添加更多条件;此时仍未从数据库中恢复任何数据。仅当您实际尝试访问查询集的结果时（通过迭代查询集，或通过切片或通过访问其中的单个索引），查询集将构建（通常）单个查询，该查询仅检索满足您在查询集中累积的所有过滤条件的用户记录。它仍然需要过滤整个用户表以找到匹配的用户;它无法利用以前检索过的＆＃34;来自group_of_users = Data.objects.filter(...)查询集的用户，因为此时没有实际检索到任何内容。

Answer 3

您的方法完全正确且效率很高。在评估之前，Querysets不会触及数据库，因此您可以根据需要添加任意数量的过滤器，并且不会触及数据库。 Django's excellent documentation提供了确定哪些操作导致Queryset被评估所需的所有信息。

在Django中使用filter（）两次的有效方法

3 个答案: