这与上一个问题有关：* * 一个
但这里是MemosInProduct模型的一些变化：
class MemosInProduct(models.Model):
product_key=models.ForeignKey(ProductInOrder, on_delete=models.CASCADE, related_name="product_key")
memo=models.CharField(max_length=100)
_is_deleted=models.BooleanField(default=False)
blahblah some codes...软删除功能需要添加"_is_deleted"字段。
除MemosInProduct外，所有模型定义和查询目标均与前面的问题相同。这意味着我钢需要所有OrderList数据以及与之相结合的所有相关数据（产品、备忘录）：* * 除外**
订单列表[0].订单关键字[0].产品关键字[0].备注订单列表[0].订单关键字[0].产品关键字[1].备注订单列表[0].订单关键字[1].产品关键字[0].备注...
这是这个问题的开始：我意识到需要过滤一个特定的表。这意味着，我只需要做过滤MemosInProduct表。
接受Almabud的答案，我尝试了许多orm查询，最后得到：
OrderList.object.prefetch_related(
Prefetch('order_key', queryset=ProductInOrder.object.prefetch_related(
Prefetch('product_key', queryset=MemosInProduct.object.all().filter(_is_deleted=False))).all()
)
).all()它符合我的目标。所有的OrderList和ProductInOrder都显示得很好，但只有MemosInProduct表有filterd。
但是我想知道这个查询优化了没有。至少，我想知道这个查询没有N +1个问题。
此外，如果您能让我知道查询是否有其他改进，我将不胜感激。
感谢您阅读这个冗长问题。
1条答案
按热度按时间l5tcr1uw1#
另一种方法是使用独立的
Prefetch，因此两种方法是：嵌套预取：
独立预取：
这两种方法在避免N+1问题的同时将产生相同的结果。但是，使用独立预取可能比使用嵌套预取提供稍好的性能。原因是在嵌套预取方法中，为每个
ProductInOrder行创建不同的查询集。ORM应“合并”这些查询集以避免N+1问题。该过程需要额外的计算资源（取决于要合并的查询集的大小和复杂度）。