Question

我听说过使用以下内容的建议：

if qs.exists():
    ...

if qs.count():
    ...

try:
    qs[0]
except IndexError:
    ...

从下面的评论复制：“我正在寻找一个声明，例如”在MySQL中，PostgreSQL count（）对于短查询更快，exists（）对于长查询更快，并且在可能的情况下使用QuerySet [0]你将需要第一个元素，并且你想检查它是否存在。但是，当count（）更快时，它只会稍微快一些，因此建议在两者之间选择时始终使用exists（）。“

Answer 1

query.exists()是最有效的方式。

特别是对于postgres count()可能非常昂贵，有时比普通的选择查询更贵。

exists()运行没有select_related，字段选择或排序的查询，只获取单个记录。这比使用表连接和排序计算整个查询要快得多。

qs[0]仍会包含select_related，字段选择和排序;所以它会更贵。

Django源代码在这里（django / db / models / sql / query.py RawQuery.has_results）：

https://github.com/django/django/blob/60e52a047e55bc4cd5a93a8bd4d07baed27e9a22/django/db/models/sql/query.py#L499

def has_results(self, using):
    q = self.clone()
    if not q.distinct:
        q.clear_select_clause()
    q.clear_ordering(True)
    q.set_limits(high=1)
    compiler = q.get_compiler(using=using)
    return compiler.has_results()

前几天弄到我的另一个问题是在if语句中调用QuerySet。执行并返回整个查询！

如果变量query_set可能是None（函数的未设置参数），那么使用：

if query_set is None:
    #

不是：

if query_set:
   # you just hit the database

Answer 2

看起来像 qs.count（）和qs.exists（）实际上是等效的。因此我没有发现使用exists（）而不是count（）的原因。后者并不慢，它可以用来检查存在和长度。存在（）和count（）可能会在MySQL中对同一个查询进行求值。

如果您确实需要该对象，请仅使用qs[0]。如果你只是测试存在，它会慢得多。

在Amazon SimpleDB上，400,000行：

裸qs：325.00 usec / pass
qs.exists()：144.46 usec / pass
qs.count() 144.33 usec / pass
qs[0]：324.98 usec / pass

在MySQL上，57行：

裸qs：1.07 usec / pass
qs.exists()：1.21 usec / pass
qs.count()：1.16 usec / pass
qs[0]：1.27 usec / pass

我为每次传递使用了随机查询，以降低数据库级缓存的风险。测试代码：

import timeit

base = """
import random
from plum.bacon.models import Session
ip_addr = str(random.randint(0,256))+'.'+str(random.randint(0,256))+'.'+str(random.randint(0,256))+'.'+str(random.randint(0,256))
try:
    session = Session.objects.filter(ip=ip_addr)%s
    if session:
        pass
except:
    pass
"""

query_variatons = [
    base % "",
    base  % ".exists()",
    base  % ".count()",
    base  % "[0]"
    ]

for s in query_variatons:
    t = timeit.Timer(stmt=s)
    print "%.2f usec/pass" % (1000000 * t.timeit(number=100)/100000)

Answer 3

这取决于使用环境。

根据documentation：

使用QuerySet.count（）

...如果你只想要计数，而不是做len（queryset）。

使用QuerySet.exists（）

...如果您只想知道是否存在至少一个结果，而不是查询。

可是：

不要过度使用count（）和exists（）

如果您需要QuerySet中的其他数据，只需对其进行评估。

所以，我认为如果你只想检查一个空的QuerySet，QuerySet.exists()是最推荐的方法。另一方面，如果您想稍后使用结果，最好对其进行评估。

我还认为您的第三个选项是最昂贵的，因为您需要检索所有记录以检查是否存在。

Answer 4

@Sam Odio's solution是一个不错的起点，但方法中存在一些缺陷，即：

随机IP地址可能最终匹配0或非常少的结果
异常会使结果出现偏差，因此我们的目标应该是避免处理异常

因此，我没有过滤掉可能匹配的东西，而是决定排除一些绝对不匹配的东西，希望仍能避免数据库缓存，同时也要确保相同的行数。

我只使用数据集：

>>> Session.objects.all().count()
40219

时间码：

import timeit
base = """
import random
import string
from django.contrib.sessions.models import Session
never_match = ''.join(random.choice(string.ascii_uppercase) for _ in range(10))
sessions = Session.objects.exclude(session_key=never_match){}
if sessions:
    pass
"""
s = base.format('count')

query_variations = [
    "",
    ".exists()",
    ".count()",
    "[0]",
]

for variation in query_variations:
    t = timeit.Timer(stmt=base.format(variation))
    print "{} => {:02f} usec/pass".format(variation.ljust(10), 1000000 * t.timeit(number=100)/100000)

输出：

           => 1390.177710 usec/pass
.exists()  => 2.479579 usec/pass
.count()   => 22.426991 usec/pass
[0]        => 2.437079 usec/pass

因此，您可以看到count()对于此数据集的速度大约是exists()的9倍。

[0]也很快，但需要处理异常。

Answer 5

我认为第一种方法是最有效的方法（你可以根据第二种方法轻松实现它，所以它们可能几乎相同）。最后一个实际上需要从数据库中获取一个完整的对象，所以它几乎肯定是最昂贵的。

但是，就像所有这些问题一样，了解特定数据库，架构和数据集的唯一方法就是自己测试它。

Answer 6

我也遇到了麻烦。是的，exists()在大多数情况下速度更快，但这在很大程度上取决于您要执行的查询集的类型。例如，对于一个简单的查询，例如： my_objects = MyObject.objets.all()，您将使用my_objects.exists()。但是，如果要执行类似MyObject.objects.filter(some_attr='anything').exclude(something='what').distinct('key').values()的查询，则可能需要测试哪个更合适（exists()，count()，len(my_objects)）。请记住，DB引擎是执行查询的引擎，要获得良好的性能结果，它很大程度上取决于数据结构和查询的形成方式。您可以做的一件事是，审核查询并针对数据库引擎自己对它们进行测试，然后比较您的结果，有时django的天真性会让您感到惊讶，请尝试QueryCountMiddleware查看所有执行的查询，然后您会明白我在说什么。

在Django中，检查空查询集的最有效方法是什么？

6 个答案:

使用QuerySet.count（）

使用QuerySet.exists（）

不要过度使用count（）和exists（）