理解查询集 理解查询集(QuerySets) 是通过简单的代码获取较好性能至关重要的一步。特别是： 理解查询集计算 要避免性能问题，理解以下几点非常重要： QuerySets是延迟的。...用唯一的被或索引的列来检索独立对象 有两个原因在get()中，用带有unique或者db_index的列检索独立对象。首先，由于查询经过了数据库的索引，所以会更快。...如果查询匹配到多于一个对象，它会在数据库中遍历和检索所有这些对象。如果记录中返回了成百上千个对象，代价是非常大的。如果数据库运行在分布式服务器上，网络开销和延迟也是一大因素，代价会是它们的组合。...一次性检索你需要的任何东西 在不同的位置多次访问数据库，一次获取一个数据集，通常来说不如在一次查询中获取它们更高效。如果你在一个循环中执行查询，这尤其重要。...但是： 不要过度使用 count() 和 exists() 如果你需要查询集中的其他数据，就把它加载出来。
dates() 根据日期获取查询集 datetimes() 根据时间获取查询集 none() 创建空的查询集 all() 获取所有的对象 union() 并集 intersection...() 交集 difference() 差集 select_related() 附带查询关联对象 prefetch_related() 预先查询 extra() 附加SQL查询...17. prefetch_related() prefetch_related(*lookups) 在单个批处理中自动检索每个指定查找的相关对象。...当最初获取数据时不知道是否需要这些特定字段的情况下，如果正在使用查询集的结果，可以告诉Django不要从数据库中检索它们。...如果未提供列表，则会返回查询集中的所有对象。
: print(row.name) 这种查询方式第一次发送 查询请求每for循环一次也会发送查询请求 ② select_related() 结果为对象 注意query_set类型的对象...() 做连表操作依然会影响查询性能，所以出现prefetch_related； prefetch_related:不做连表，多次单表查询外键表 ，去重之后显示， 2次单表查询（有几个外键做几次1+N次单表查询...obj_list=models.Articles.objects.all().prefetch_related('category') for obj in obj_list:...print(obj.category.name) 二、ORM 分组和聚合查询 ① aggregate(*args,**kwargs) 聚合函数 通过对 QuerySet 进行计算，返回一个聚合值的字典...aggregate() 中每一个参数都指定一个包含在字典中的返回值。即在查询集上生成聚合。
默认的 Manager 对象名称为 objects，下面是使用 Manager 进行增删改查的一个示例： def save_blog(): # 使用 get 检索数据时，如果数据不存在，会报...`name` = 'zjk' 限制 QuerySet 有时候我们并不需要获取查询集的全部数据，而只需要一个子集，一个常见的场景就是进行分页查询。...`id` = 1 迭代：在首次迭代查询集时会执行数据库查询 切片(限制查询集)：对查询集执行切片操作时，指定 step 参数 序列化／缓存 repr：对查询集调用 repr 函数 len：对查询集调用...len 函数 list: 对查询集调用 list() 方法强制求值 bool:测试一个查询集的布尔值，例如使用bool(), or, and 或者 if 语句都将导致查询集的求值 缓存 每个 QuerySet...和 select_related 类似，prefetch_related 在查询时会同时取出关联实例的值。
目录索引的优化查询集的延迟加载使用select_related进行关联查询使用prefetch_related进行预取延迟计算字段使用values()和values_list()方法选择需要的字段使用annotate...查询集的延迟加载在Django中，查询集是惰性加载的，只有在需要数据时才会执行数据库查询。这意味着我们可以链式调用多个方法来对查询进行逐步优化，而不必立即执行查询。...使用prefetch_related进行预取在进行跨关联的查询时，使用prefetch_related()方法可以有效地减少数据库查询次数。...prefetch_related()方法会在查询时一次性将关联对象的数据一并查询出来，而不是每次访问关联对象时都执行一次查询。...使用values()和values_list()方法选择需要的字段默认情况下，查询集返回完整的模型对象。
通常，查询集 的切片返回一个新的查询集 —— 它不会执行查询。...查询集 是惰性执行的 —— 创建查询集不会带来任何数据库的访问。...在一个新创建的查询集中，缓存为空。首次对查询集进行求值 —— 同时发生数据库查询 ——Django 将保存查询的结果到查询集的缓存中并返回明确请求的结果（例如，如果正在迭代查询集，则返回下一个结果）。...例如，重复获取查询集对象中一个特定的索引将每次都查询数据库： 1 2 3 >>> queryset = Entry.objects.all() >>> print queryset[5] # Queries...若有n个对象，每个对象的多对多字段对应Mi条，就会生成Σ(n)Mi 行的结果表。 prefetch_related()的解决方法是，分别查询每个表，然后用Python处理他们之间的关系。 ?
通常，查询集 的切片返回一个新的查询集 —— 它不会执行查询。...查询集 是惰性执行的 —— 创建查询集不会带来任何数据库的访问。...理解它是如何工作的将让你编写最高效的代码。叫做queryset缓存空间 在一个新创建的查询集中，缓存为空。...例如，重复获取查询集对象中一个特定的索引将每次都查询数据库： >>> queryset = Entry.objects.all() >>> print queryset[5] # Queries the...若有n个对象，每个对象的多对多字段对应Mi条，就会生成Σ(n)Mi 行的结果表。 prefetch_related()的解决方法是，分别查询每个表，然后用Python处理他们之间的关系。
今天我们再来学习两个非常重要的查询方法select_related和prefetch_related方法，看看如何使用它们避免不必要的数据库查询。高手过招，只差分毫。...当我们使用Article.objects.all()查询文章时，我们做了第一次数据库查询，查询的是blog_article数据表, 得到的数据只是文章对象列表，然而并没有包含与每篇文章相关联的category...prefetch_related使用方法如下: # 文章列表及每篇文章的tags对象名字信息 Article.objects.all().prefetch_related(‘tags__name’)...，请一定记住使用select_related和prefetch_related一次性获取所有对象信息，从而提升数据库查询效率，避免重复查询。...对与单对单或单对多外键ForeignKey字段，使用select_related方法 对于多对多字段和反向外键关系，使用prefetch_related方法 两种方法均支持双下划线指定需要查询的关联对象的字段名
这通常涉及使用查询集的 select_related 或 prefetch_related 方法，这两个方法允许你在一次数据库查询中获取关联模型的数据，而不是分开的多个查询。...2、解决方案Django 提供了多种方法来进行单行查询，其中最常见的方法是使用 select_related() 和 prefetch_related()。...2.2 使用 prefetch_related()prefetch_related() 可以将关联模型的数据预加载到内存中，这样就可以在后续的查询中直接使用预加载的数据，而不需要再进行数据库查询。...，但后续的查询可以直接使用预加载的数据，而不需要再进行数据库查询。...因此，如果我们知道后续会多次查询关联模型的数据，使用 prefetch_related() 可以提高效率。
N + 1 问题是非常常见的查询效率杀手。...在 Django 中我们通常会使用 selected_related 或prefetch_related 来预取关联对象，来减少和 DB 之间的交互，但是在使用上也需要有一些注意的地方。...Django 默认的查询方式都是粗放的，例如普通查询不使用 values 或者 only 时都是 select * ，而预取也不例外，看看下面这个例子。...此时在后续的循环处理中，我们需要通过 Foo 对象查询到 Baz 的数据，为了避免 N + 1 我们也会多级预取: Foo.objects.filter().select_related("bars")...这时可以考虑引入 Prefetch 对象，做更细致的查询控制。
BooksMixinView(ListModelMixin, CreateModelMixin, GenericAPIView): """ 获取所有图书和保存图书 """ # 指定查询集属性...DestroyModelMixin, GenericAPIView): """ 获取单一图书数据 更新图书 删除图书 """ # 指定查询集属性...这允许更灵活的行为组合。.get().post() mixin 类可以从 中导入。rest_framework.mixins 1、ListModelMixin 提供一个方法，该方法实现列出查询集。....list(request, *args, **kwargs) 如果填充了查询集，这将返回一个响应，并将查询集的序列化表示形式作为响应的正文。可以选择对响应数据进行分页。...retrieve(request, *args, **kwargs) 如果可以检索对象，则返回响应，并将对象的序列化表示形式作为响应的主体。
only only括号内放字段，查询结果是一个列表套一个个数据对象，这些数据对象点括号内的字段属性，不会再查数据库，直接就是对象获取属性；也支持点其他属性，但是其他属性会每拿一条数据就走一次数据库。...，然后将表中的数据一个一个查询出来封装成一个一个的对象。...prefetch_related内部是子查询(当一个查询是另一个查询的条件时，称之为子查询。)...，特点：按步骤查询多张表，然后将查询结果封装到对象中，给用户的感觉好像还是连表操作，括号内支持传多个外键字段，每放一个外键字段就会多走一条SQL语句，多查一张表。...AJAX的应用场景 搜索引擎根据用户输入的关键字，自动提示检索关键字，网站注册时候的实时用户名的查重，特点： 不刷新页面的前后端数据交互 异步操作，当请求发出后，浏览器还可以进行其他操作 AJAX前的知识储备
，进入其他候选节点的子空间查询距离更近的点 重复步骤2，直到搜索路径为空 性能 理想情况下的复杂度是O(K log(N)) 最坏的情况下（当查询点的邻域与分割超平面两侧的空间都产生交集时，回溯的次数大大增加...采用了BBF查询机制后Kd树便可以有效的扩展到高维数据集上 。...构建过程 ： 随机选择两个点，执行k为2的聚类，用垂直于这两个聚类中心的超平面将数据集划分 在划分的子空间内进行递归迭代继续划分，直到每个子空间最多只剩下K个数据节点 最终形成一个二叉树结构。...查询耗时主要为： 计算q的hash值（table id）+ 计算q与table中点的距离 查询效果方面由于损失了大量原始信息从而降低检索精度 。...M个与待插元素连接 查询流程 从顶层到倒数第二层，循环执行操作：在当前层寻找距离查询节点最近的一个节点放入候选集中，从候选集中选取出距离查询节点最近的一个节作为下一层的入口点； 从上层得到的最近点开始搜索最底层
方法 create() 创建一个新的对象，保存对象，并将它添加到关联对象集之中，返回新创建的对象。...对象添加到关联对象集中。...对象 >>> book_obj = models.Book.objects.first() >>> book_obj.authors.remove(3) clear() 从关联对象集中移除一切对象。...同时，Q 对象可以使用~ 操作符取反，这允许组合正常的查询和取反(NOT) 查询。 示例：查询作者名字是小仙女并且不是2018年出版的书的书名。...2. prefetch_related()的优化方式是分别查询每个表，然后用Python处理他们之间的关系。
方法: create() 创建一个新的对象，保存对象，并将它添加到关联对象集之中，返回新创建的对象。...把指定的model对象添加到关联对象集中。...()只能填对象,不能用id 从关联对象集中移除执行的model对象 >>> book_obj = models.Book.objects.first() >>> book_obj.authors.remove...(3) clear() 从关联对象集中移除一切对象。...2. prefetch_related()的优化方式是分别查询每个表，然后用Python处理他们之间的关系。
def get_queryset(self): return self.queryset.all() def get_object(self): #从视图所使用的查询集中获取指定的对象...，默认根据pk进行查询 # 获取当前视图所使用的查询集 query_set = self.get_queryset() # QuerySet # filters...数据库查询： a）属性： queryset（指定视图所使用的查询集） b）方法： get_queryset获取当前视图所使用的查询集。...get_object从视图所使用的查询集中查询指定的对象，默认根据pk（查询）进行查询。...lookup_url_kwarg指定从查询集获取对象时，从url地址中提取的参数的名称。 注意：经常配合Minxin扩展类来使用。
这种距离度量在计算平面上两点间的最短路径时非常有用。 余弦距离|Cosine Distance 余弦距离主要用于衡量文档或向量之间的相似性，尤其在自然语言处理和信息检索中。...根据维基百科的定义 马氏距离是点P和分布D之间距离的度量。测量的想法是，P距离D的平均值有多少个标准差。 使用马氏距离的好处是，它考虑了协方差，这有助于测量两个不同数据对象之间的强度/相似性。...自然语言处理-信息检索 在信息检索领域，我们经常处理的是未结构化的文本数据，如文章、网站、电子邮件、社交媒体帖子等。...，然后对查询文本进行同样的处理。...这表明这些文档中包含了查询词“brown”，而第四个文档则没有。 余弦相似度在信息检索中的应用非常广泛，特别是在搜索引擎、文本分类和情感分析等领域。
在平面索引中，需要计算查询向量与索引中其他向量之间的相似度，然后返回具有最小相似性得分的K个向量。 当完美的精度是必要条件且速度不是主要考虑因素时，平面索引是一个合适的选择。...此外，如果我们正在处理的数据集较小，平面索引也可能是一个不错的选择，因为在这种情况下，搜索速度仍然是可接受的。...快速最近邻搜索：HNSW 能够迅速找到与给定查询点最相似的数据点，适用于推荐系统、基于内容的图像检索和自然语言处理等任务。...向量索引的选择 选择恰当的索引对于确保相似性检索的效率和准确性至关重要。向量索引的选择取决于多个因素，包括数据集的大小、嵌入的维数、搜索结果的期望精度以及可用的计算资源。...Malkov 和 Yashunin 的“有效近似最近邻搜索与接近图”深入讨论了 HNSW 算法，为其在大规模数据集中的应用提供了有价值的背景。 4.
在开发基于Django的Web应用程序时，数据库是至关重要的组成部分之一。Django的ORM（对象关系映射）为开发者提供了便利，使得与数据库的交互变得简单且直观。...([MyModel(name='name1', age=20), MyModel(name='name2', age=25)]) 3. select_related和prefetch_related 在处理关联查询时...，使用select_related和prefetch_related可以减少数据库查询次数，提高性能。...优化查询集 在处理查询集时，尽量避免使用all()方法，而是根据实际需求选择只取需要的字段或者进行过滤操作，以减少数据传输和处理的开销。...使用延迟加载 对于一些不是必需立即加载的大字段或关联对象，可以使用延迟加载以提高初始加载速度。
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