面试题：Python Django ORM多表复杂关联查询及性能调优

Django ORM查询代码：

from django.db.models import Q
from your_app.models import User, Order, Product

# 假设特定产品名称为'specific_product_name'，注册时间范围为start_date到end_date
specific_product_name ='specific_product_name'
start_date = '2023-01-01'
end_date = '2023-12-31'

orders = Order.objects.filter(
    products__name=specific_product_name,
    user__registration_date__range=[start_date, end_date]
).values(
    'order_number',
    'products__name',
    'user__name'
)

可能存在的性能问题：
- 多表连接开销：此查询涉及User、Order和Product三个表的连接。在关系型数据库中，多表连接操作通常会带来一定的性能开销，尤其是当表数据量较大时。
- 数据库扫描：filter操作可能会导致数据库全表扫描，如果没有合适的索引，查询性能会显著下降。例如，在Product表的name字段、User表的registration_date字段以及关联表中的外键字段上没有索引，数据库在执行查询时需要遍历整个表来匹配条件。
优化方法：
- 添加索引：
  - 在Product模型的name字段上添加索引：

class Product(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100, db_index=True)
    # 其他字段...

 - 在`User`模型的`registration_date`字段上添加索引：

class User(models.Model):
    registration_date = models.DateField(db_index=True)
    # 其他字段...

 - 确保`Order`模型与`User`和`Product`模型关联的外键字段也有索引（Django通常会自动为外键字段添加索引，但可以再次确认）。

使用select_related或prefetch_related：如果后续需要访问Order对象的关联User和Product对象的更多详细信息，可以使用select_related（适用于一对一和外键关系）或prefetch_related（适用于多对多和反向一对多关系）来减少数据库查询次数。例如：

orders = Order.objects.select_related('user', 'products').filter(
    products__name=specific_product_name,
    user__registration_date__range=[start_date, end_date]
).values(
    'order_number',
    'products__name',
    'user__name'
)

select_related通过SQL的JOIN操作一次性获取关联对象的数据，而prefetch_related通过分别执行查询然后在Python层面合并结果，适用于复杂的多对多关系。具体选择哪种方法取决于实际的数据量和查询复杂度。

星途面试题库

面试题：Python Django ORM多表复杂关联查询及性能调优

知识考点

面试题答案