对象关系映射 (ORM) 使得与SQL数据库交互更为简单，不过也被认为效率不高，比原始的SQL要慢。
要有效的使用ORM，意味着需要多少要明白它是如何查询数据库的。本文我将重点介绍如何有效使用 Django ORM系统访问中到大型的数据集。
Django的queryset是惰性的
Django的queryset对应于数据库的若干记录（row），通过可选的查询来过滤。例如，下面的代码会得到数据库中名字为‘Dave’的所有的人:
person_set = Person.objects.filter(first_name="Dave")
上面的代码并没有运行任何的数据库查询。你可以使用person_set，给它加上一些过滤条件，或者将它传给某个函数，这些操作都不会发送给数据库。这是对的，因为数据库查询是显著影响web应用性能的因素之一。
要真正从数据库获得数据，你需要遍历queryset:
for person in person_set:
print(person.last_name)
Django的queryset是具有cache的
当你遍历queryset时，所有匹配的记录会从数据库获取，然后转换成Django的model。这被称为执行（evaluation）。这些model会保存在queryset内置的cache中，这样如果你再次遍历这个queryset，你不需要重复运行通用的查询。
例如，下面的代码只会执行一次数据库查询
pet_set = Pet.objects.filter(species="Dog")
# The query is executed and cached.
for pet in pet_set:
print(pet.first_name)
# The cache is used for subsequent iteration.
for pet in pet_set:
print(pet.last_name)
if语句会触发queryset的执行
queryset的cache最有用的地方是可以有效的测试queryset是否包含数据，只有有数据时才会去遍历：
restaurant_set = Restaurant.objects.filter(cuisine="Indian")
# `if`语句会触发queryset的执行。
if restaurant_set:
# 遍历时用的是cache中的数据
for restaurant in restaurant_set:
print(restaurant.name)
如果不需要所有数据，queryset的cache可能会是个问题
有时候，你也许只想知道是否有数据存在，而不需要遍历所有的数据。这种情况，简单的使用if语句进行判断也会完全执行整个queryset并且把数据放入cache，虽然你并不需要这些数据！
city_set = City.objects.filter(name="Cambridge")
# `if`语句会执行queryset.。
if city_set:
# 我们并不需要所有的数据，但是ORM仍然会获取所有记录！
print("At least one city called Cambridge still stands!")
为了避免这个，可以用exists()方法来检查是否有数据：
tree_set = Tree.objects.filter(type="deciduous")
# `exists()`的检查可以避免数据放入queryset的cache。
if tree_set.exists():
# 没有数据从数据库获取，从而节省了带宽和内存
print("There are still hardwood trees in the world!")
当queryset非常巨大时，cache会成为问题
处理成千上万的记录时，将它们一次装入内存是很浪费的。更糟糕的是，巨大的queryset可能会锁住系统进程，让你的程序濒临崩溃。
要避免在遍历数据的同时产生queryset cache，可以使用iterator()方法来获取数据，处理完数据就将其丢弃。
star_set = Star.objects.all()
# `iterator()`可以一次只从数据库获取少量数据，这样可以节省内存
for star in star_set.iterator():
print(star.name)
当然，使用iterator()方法来防止生成cache，意味着遍历同一个queryset时会重复执行查询。所以使用iterator()的时候要当心，确保你的代码在操作一个大的queryset时没有重复执行查询。
如果查询集很大的话，if 语句是个问题
如前所述，查询集缓存对于组合 if 语句和 for 语句是很强大的，它允许在一个查询集上进行有条件的循环。然而对于很大的查询集，则不适合使用查询集缓存。
最简单的解决方案是结合使用exists()和iterator(), 通过使用两次数据库查询来避免使用查询集缓存。
molecule_set = Molecule.objects.all()
# One database query to test if any rows exist.
if molecule_set.exists():
# Another database query to start fetching the rows in batches.
for molecule in molecule_set.iterator():
print(molecule.velocity)
一个更复杂点的方案是使用 Python 的“ 高级迭代方法 ”在开始循环前先查看一下 iterator() 的第一个元素再决定是否进行循环。
atom_set = Atom.objects.all()
# One database query to start fetching the rows in batches.
atom_iterator = atom_set.iterator()
# Peek at the first item in the iterator.
try:
first_atom = next(atom_iterator)
except StopIteration:
# No rows were found, so do nothing.
pass
else:
# At least one row was found, so iterate over
# all the rows, including the first one.
from itertools import chain
for atom in chain([first_atom], atom_set):
print(atom.mass)
防止不当的优化
queryset的cache是用于减少程序对数据库的查询，在通常的使用下会保证只有在需要的时候才会查询数据库。
使用exists()和iterator()方法可以优化程序对内存的使用。不过，由于它们并不会生成queryset cache，可能会造成额外的数据库查询。
所以编码时需要注意一下，如果程序开始变慢，你需要看看代码的瓶颈在哪里，是否会有一些小的优化可以帮到你。
