Django學習之旅--第13課：Django模型關系進階與查詢優化實戰

在Django開發中，模型關系設計與查詢性能直接決定了系統的擴展性和效率。當業務場景從簡單的數據存儲升級為復雜的關聯分析（如訂單統計、用戶行為分析）時，基礎的模型關系和查詢方式已無法滿足需求。本節課將深入講解模型關系的高級用法、復雜查詢技巧與性能優化策略，通過實戰案例展示如何設計靈活的關聯結構并高效處理數據關聯操作。

一、模型關系高級用法

Django的模型關系（外鍵、多對多、一對一）是構建復雜數據結構的基礎，掌握其高級配置能顯著提升數據模型的靈活性。

1.1 外鍵關系（ForeignKey）深度應用

外鍵用于關聯兩個模型（如Order關聯Service），通過自定義配置可實現更精細的關系管理。

1.1.1 自定義反向查詢名稱

默認情況下，外鍵的反向查詢名稱為模型名_set（如service.order_set.all()），通過related_name可自定義更直觀的名稱：

# orders/models.py
from django.db import models
from services.models import Serviceclass Order(models.Model):service = models.ForeignKey(Service,on_delete=models.CASCADE,related_name='orders',  # 自定義反向名稱：service.orders.all()verbose_name="關聯服務")# 其他字段：用戶、價格、狀態等user = models.ForeignKey('users.User', on_delete=models.CASCADE)total_price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)status = models.CharField(max_length=1, choices=[('P', '待支付'), ('O', '處理中'), ('C', '已完成')])# 使用示例：查詢某個服務的所有訂單
service = Service.objects.get(id=1)
orders = service.orders.filter(status='C')  # 直接通過related_name查詢

優勢：反向查詢更直觀，代碼可讀性更高（service.orders比service.order_set更易理解）。

1.1.2 級聯刪除策略

外鍵的on_delete參數控制當主表記錄被刪除時，關聯表的行為。不同場景需選擇不同策略：

策略	描述	適用場景
`CASCADE`	刪除主對象時，關聯對象一并刪除	訂單關聯服務：服務刪除后，關聯的歷史訂單無意義，應一并刪除
`PROTECT`	阻止刪除主對象（觸發`ProtectedError`）	服務關聯分類：分類有服務時不允許刪除，避免數據孤立
`SET_NULL`	外鍵設為`NULL`（需設置`null=True`）	用戶關聯頭像：用戶刪除后，頭像記錄保留但關聯用戶設為`NULL`
`SET_DEFAULT`	外鍵設為默認值（需設置`default`）	訂單關聯優惠：優惠刪除后，訂單優惠設為"無優惠"默認值
`SET(func)`	外鍵設為函數返回值	動態獲取默認值（如關聯最新的替代服務）
`DO_NOTHING`	不做任何操作（依賴數據庫約束）	需數據庫級聯控制的特殊場景（謹慎使用）

示例：保護分類不被隨意刪除（避免服務關聯的分類丟失）：

# services/models.py
class Category(models.Model):name = models.CharField(max_length=50, unique=True)class Service(models.Model):category = models.ForeignKey(Category,on_delete=models.PROTECT,  # 分類有服務時禁止刪除related_name='services')# 其他字段...

1.2 多對多關系（ManyToManyField）高級配置

多對多關系用于兩個模型的多向關聯（如Service與Tag），默認通過中間表維護關系，復雜場景可自定義中間模型存儲額外關聯信息。

1.2.1 使用中間模型存儲關聯信息

默認的多對多關系僅記錄關聯，若需存儲"誰添加的標簽"、"添加時間"等信息，需通過through指定中間模型：

# services/models.py
from django.db import models
from django.contrib.auth.models import Userclass Service(models.Model):name = models.CharField(max_length=200)# 多對多關聯標簽，通過ServiceTag中間模型tags = models.ManyToManyField('Tag',through='ServiceTag',  # 指定中間模型through_fields=('service', 'tag'),  # 中間模型的外鍵字段related_name='services')class Tag(models.Model):name = models.CharField(max_length=50, unique=True)  # 標簽名唯一# 中間模型：存儲關聯的額外信息
class ServiceTag(models.Model):service = models.ForeignKey(Service, on_delete=models.CASCADE)  # 關聯服務tag = models.ForeignKey(Tag, on_delete=models.CASCADE)  # 關聯標簽added_by = models.ForeignKey(User, on_delete=models.SET_NULL, null=True)  # 誰添加的added_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)  # 添加時間class Meta:unique_together = ('service', 'tag')  # 避免服務重復關聯同一標簽

使用中間模型操作關聯：

# 添加標簽（含添加人信息）
service = Service.objects.get(id=1)
tag = Tag.objects.get(name="設計")
ServiceTag.objects.create(service=service,tag=tag,added_by=request.user  # 記錄操作人
)# 查詢服務的標簽及添加信息
service_tags = ServiceTag.objects.filter(service=service
).select_related('tag', 'added_by')
for st in service_tags:print(f"標簽: {st.tag.name}, 添加人: {st.added_by.username}")

1.3 一對一關系（OneToOneField）應用場景

一對一關系用于兩個模型的唯一關聯（如User與UserProfile），常見于擴展用戶信息或拆分復雜模型。

1.3.1 擴展用戶模型

Django內置User模型字段有限，通過一對一關系可擴展用戶資料（不修改原模型）：

# users/models.py
from django.db import models
from django.contrib.auth.models import Userclass UserProfile(models.Model):# 一對一關聯User，用戶刪除時資料也刪除user = models.OneToOneField(User,on_delete=models.CASCADE,related_name='profile'  # 反向查詢：user.profile)bio = models.TextField(blank=True)  # 個人簡介website = models.URLField(blank=True)  # 個人網站social_media = models.JSONField(default=dict)  # 社交媒體賬號（JSON格式）# 使用示例：獲取用戶的擴展資料
user = User.objects.get(username="test")
print(user.profile.bio)  # 直接通過related_name訪問

1.3.2 代理模型（Proxy Model）

若需為模型添加額外方法但不修改表結構，可使用代理模型（不創建新表，僅擴展功能）：

# users/models.py
class PremiumUser(User):class Meta:proxy = True  # 聲明為代理模型（不創建新表）def get_premium_discount(self):""" premium用戶專屬折扣計算 """return 0.8  # 8折優惠# 使用示例：對普通User實例調用代理模型方法
user = User.objects.get(username="premium_user")
premium_user = PremiumUser.objects.get(username="premium_user")
print(premium_user.get_premium_discount())  # 0.8

二、復雜查詢技巧

當業務需求涉及多條件篩選、字段比較或關聯判斷時，基礎的filter()已無法滿足，需使用Q對象、F表達式、子查詢等高級工具。

2.1 Q對象：組合復雜條件

Q對象用于構建AND/OR邏輯的復雜查詢條件（基礎filter()僅支持AND）：

from django.db.models import Q
from services.models import Service# 示例1：查找價格低于1000元 或 高于5000元的服務
cheap_or_expensive = Service.objects.filter(Q(price__lt=1000) | Q(price__gt=5000)  # OR邏輯
)# 示例2：查找"設計"類服務（價格500-2000元） 或 "開發"類服務
design_or_dev = Service.objects.filter((Q(name__icontains="設計") & Q(price__gte=500) & Q(price__lte=2000)) |  # AND組合Q(category__code="DV")  # 分類為"開發"
)

注意：Q對象需導入from django.db.models import Q，且|表示OR，&表示AND，~表示NOT。

2.2 F表達式：字段間比較

F表達式用于模型字段間的比較（如"折扣價低于原價的80%"），避免Python層面的二次查詢：

from django.db.models import F
from services.models import Service# 示例1：查找折扣價 < 原價*0.8 的服務
discounted_services = Service.objects.filter(discount_price__lt=F('price') * 0.8  # F('price')表示引用自身price字段
)# 示例2：批量更新訂單總價（含100元服務費）
from orders.models import Order
Order.objects.filter(status='P').update(total_price=F('service__price') + 100  # 引用關聯模型的price字段
)

優勢：F表達式直接在數據庫層面執行計算，避免先查詢再更新的"競態條件"（如多用戶同時操作時的數據不一致）。

2.3 子查詢與Exists：關聯存在性判斷

當需要判斷"是否存在關聯記錄"（如"有訂單的服務"、“有5星評價的服務”）時，使用Exists子查詢更高效：

from django.db.models import Exists, OuterRef
from services.models import Service
from orders.models import Order
from reviews.models import Review# 示例1：查找有訂單的服務（比service.orders.exists()更高效）
services_with_orders = Service.objects.filter(Exists(Order.objects.filter(service_id=OuterRef('id')))  # 子查詢：訂單的service_id=服務id
)# 示例2：查找有5星評價的服務
services_with_5star = Service.objects.filter(Exists(Review.objects.filter(service_id=OuterRef('id'),rating=5  # 評分=5))
)

優勢：Exists僅判斷存在性，不返回具體關聯數據，比annotate(count=Count('reviews'))更高效。

三、聚合與注解：數據分析基礎

聚合（aggregate）和注解（annotate）是處理數據統計的核心工具：聚合用于計算全局匯總值（如"平均價格"），注解用于為每個對象添加計算字段（如"每個服務的訂單數"）。

3.1 基本聚合函數

常用聚合函數：Count（計數）、Avg（平均值）、Sum（總和）、Max（最大值）、Min（最小值）。

from django.db.models import Count, Avg, Sum, Max, Min
from services.models import Service# 示例1：全局統計
stats = Service.objects.aggregate(total=Count('id'),  # 服務總數avg_price=Avg('price'),  # 平均價格max_price=Max('price'),  # 最高價格total_revenue=Sum('orders__total_price')  # 關聯訂單的總銷售額
)
# stats結果：{'total': 100, 'avg_price': 1500.0, ...}# 示例2：單值聚合（如服務總數）
service_count = Service.objects.count()  # 等價于Service.objects.aggregate(c=Count('id'))['c']

3.2 分組聚合（按字段分組統計）

通過values()指定分組字段，結合annotate()實現分組統計（如"按分類統計服務數量"）：

# 按分類統計服務數量和平均價格
from django.db.models import Count, Avgcategory_stats = Service.objects.values('category__name')  # 按分類名稱分組.annotate(service_count=Count('id'),  # 每組的服務數avg_price=Avg('price')  # 每組的平均價格).order_by('-service_count')  # 按服務數降序# 結果示例：
# [
#   {'category__name': '設計', 'service_count': 30, 'avg_price': 1200.0},
#   {'category__name': '開發', 'service_count': 25, 'avg_price': 2000.0},
#   ...
# ]

關鍵：values()必須放在annotate()之前，用于指定分組字段；annotate()為每個分組添加統計字段。

3.3 條件聚合（按條件統計）

使用Case和When實現條件統計（如"統計不同狀態的訂單數量"）：

from django.db.models import Case, When, IntegerField, Sum, Count
from orders.models import Order# 示例1：統計不同狀態的訂單數量
status_counts = Order.objects.aggregate(pending=Sum(Case(When(status='P', then=1), output_field=IntegerField())),processing=Sum(Case(When(status='O', then=1), output_field=IntegerField())),completed=Sum(Case(When(status='C', then=1), output_field=IntegerField()))
)
# 結果：{'pending': 20, 'processing': 15, 'completed': 100}# 示例2：按價格區間分組統計服務數量
price_ranges = Service.objects.annotate(range=Case(When(price__lt=1000, then='低價'),When(price__gte=1000, price__lt=5000, then='中價'),When(price__gte=5000, then='高價'),default='未知',output_field=models.CharField())
).values('range').annotate(count=Count('id'))
# 結果：[{'range': '低價', 'count': 40}, ...]

四、查詢性能優化：避免N+1問題

關聯查詢時，若不優化會導致"N+1查詢問題"（1次查主表，N次查關聯表），通過select_related和prefetch_related可顯著提升效率。

4.1 select_related：優化一對一/外鍵關聯

select_related通過SQLJOIN一次性加載主表和關聯表數據，適用于一對一和外鍵關系（多對一）：

# 優化前：查詢10個訂單，每個訂單訪問service會觸發1次查詢（共11次）
orders = Order.objects.all()[:10]
for order in orders:print(order.service.name)  # 每次循環觸發新查詢# 優化后：1次查詢加載所有訂單及關聯服務（共1次）
orders = Order.objects.select_related('service')[:10]  # 預加載外鍵關聯
for order in orders:print(order.service.name)  # 無額外查詢

支持多層關聯：

# 預加載"訂單→服務→服務商"多層關聯
orders = Order.objects.select_related('service',  # 第一層：訂單關聯的服務'service__provider'  # 第二層：服務關聯的服務商
)[:10]
# 訪問多層關聯無額外查詢
for order in orders:print(order.service.provider.name)

4.2 prefetch_related：優化多對多/反向關聯

prefetch_related通過Python代碼合并查詢結果，適用于多對多和反向關聯（如"服務的所有標簽"、“服務的所有訂單”）：

# 優化前：查詢10個服務，每個服務訪問tags觸發1次查詢（共11次）
services = Service.objects.all()[:10]
for service in services:print([tag.name for tag in service.tags.all()])  # 每次循環觸發新查詢# 優化后：2次查詢（服務+標簽）
services = Service.objects.prefetch_related('tags')[:10]  # 預加載多對多關聯
for service in services:print([tag.name for tag in service.tags.all()])  # 無額外查詢

自定義預取條件：

from django.db.models import Prefetch# 僅預加載"已完成"狀態的訂單
services = Service.objects.prefetch_related(Prefetch('orders',  # 關聯名稱queryset=Order.objects.filter(status='C'),  # 篩選條件to_attr='completed_orders'  # 自定義屬性名（默認是orders）)
)[:10]# 使用自定義屬性
for service in services:print(f"已完成訂單數：{len(service.completed_orders)}")

五、實戰：訂單分析系統

結合模型關系和查詢技巧，實現一個訂單數據分析系統，包括分類銷售額統計、服務商排名和月度報告。

5.1 按服務類別統計銷售額

# analytics/views.py
from django.db.models import Sum, F, Count
from django.shortcuts import render
from services.models import Servicedef category_sales(request):# 按分類統計銷售額、訂單數categories = Service.objects.values('category__name').annotate(total_sales=Sum(F('orders__total_price')),  # 分類總銷售額order_count=Count('orders')  # 分類總訂單數).filter(total_sales__gt=0)  # 排除無銷售的分類.order_by('-total_sales')  # 按銷售額降序# 計算總銷售額和各分類占比total_sales = sum(cat['total_sales'] for cat in categories)for cat in categories:cat['percentage'] = round(cat['total_sales'] / total_sales * 100, 1)  # 占比(%)return render(request, 'analytics/category_sales.html', {'categories': categories,'total_sales': total_sales})

模板展示：通過表格或餅圖展示各分類銷售額及占比，幫助商家了解熱門分類。

5.2 服務商收入排名

# analytics/views.py
from django.db.models import Sum, Count
from django.shortcuts import render
from users.models import Userdef provider_ranking(request):# 服務商收入排名（取前10）providers = User.objects.filter(is_service_provider=True  # 篩選服務商用戶).annotate(total_income=Sum('services__orders__total_price'),  # 總收入order_count=Count('services__orders')  # 總訂單數).filter(total_income__gt=0  # 排除無收入的服務商).order_by('-total_income')[:10]  # 按收入降序return render(request, 'analytics/provider_ranking.html', {'providers': providers})

5.3 月度銷售報告（含環比增長）

# analytics/views.py
from django.db.models import Sum, Count
from django.db.models.functions import TruncMonth
from django.shortcuts import render
from orders.models import Orderdef monthly_sales_report(request):# 按月統計銷售額和訂單數monthly_sales = Order.objects.annotate(month=TruncMonth('created_at')  # 按月份分組（截斷到月份）).values('month').annotate(total_sales=Sum('total_price'),  # 月度銷售額order_count=Count('id')  # 月度訂單數).order_by('-month')  # 按月份降序# 計算環比增長率（當前月較上月的增長百分比）prev_sales = Nonefor month in monthly_sales:if prev_sales:# 增長率 = (當前銷售額 - 上月銷售額) / 上月銷售額 * 100%month['growth_rate'] = round((month['total_sales'] - prev_sales) / prev_sales * 100, 1)else:month['growth_rate'] = None  # 第一個月無增長率prev_sales = month['total_sales']return render(request, 'analytics/monthly_report.html', {'monthly_sales': monthly_sales})

六、高級關系設計模式

針對特殊業務場景，Django支持自關聯、通用關系和多表繼承等高級設計模式，滿足復雜數據結構需求。

6.1 自關聯：模型關聯自身

適用于"父子關系"場景（如"服務套餐包含子服務"、“評論的回復”）：

# services/models.py
class ServicePackage(models.Model):name = models.CharField(max_length=100)price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)# 自關聯：套餐可包含子套餐（外鍵指向自身）parent = models.ForeignKey('self',on_delete=models.CASCADE,related_name='sub_packages',null=True,blank=True)# 使用示例：查詢套餐的所有子套餐
package = ServicePackage.objects.get(name="高級設計套餐")
sub_packages = package.sub_packages.all()  # 通過related_name查詢子套餐

6.2 通用關系：關聯任意模型

當需要為多個模型添加通用功能（如"評論"可關聯"服務"、“訂單”、“案例”）時，使用GenericForeignKey：

from django.db import models
from django.contrib.contenttypes.fields import GenericForeignKey
from django.contrib.contenttypes.models import ContentTypeclass Comment(models.Model):# 通用關聯的核心字段content_type = models.ForeignKey(ContentType, on_delete=models.CASCADE)  # 關聯模型類型object_id = models.PositiveIntegerField()  # 關聯模型的IDcontent_object = GenericForeignKey('content_type', 'object_id')  # 通用外鍵# 評論內容text = models.TextField()created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)# 使用示例：為服務和訂單添加評論
service = Service.objects.get(id=1)
order = Order.objects.get(id=1)# 給服務添加評論
Comment.objects.create(content_object=service,text="這個服務很棒！"
)# 給訂單添加評論
Comment.objects.create(content_object=order,text="訂單處理很快"
)# 查詢服務的所有評論
service_comments = Comment.objects.filter(content_type=ContentType.objects.get_for_model(Service),object_id=service.id
)

七、性能優化實踐

除了查詢優化，還可通過工具監控、批量操作和索引優化進一步提升性能。

7.1 使用django-query-profiler監控查詢

django-query-profiler可記錄查詢次數、耗時和堆棧信息，幫助定位慢查詢：

# 安裝
pip install django-query-profiler

# settings.py
MIDDLEWARE = [# ...其他中間件'query_profiler.middleware.QueryProfilerMiddleware',  # 添加監控中間件
]QUERY_PROFILER = {'SHOW_TRACEBACKS': True,  # 顯示查詢堆棧'TRACEBACK_ROOT': BASE_DIR,  # 項目根目錄
}

訪問頁面時，控制臺會輸出查詢詳情（次數、耗時、SQL語句），便于針對性優化。

7.2 批量操作減少數據庫交互

使用bulk_create、bulk_update批量處理數據，減少數據庫請求次數：

# 批量創建標簽關聯（1次請求替代N次）
from services.models import ServiceTag# 準備數據
tag_relations = [ServiceTag(service=service1, tag=tag1, added_by=user),ServiceTag(service=service1, tag=tag2, added_by=user),ServiceTag(service=service2, tag=tag1, added_by=user),
]# 批量創建
ServiceTag.objects.bulk_create(tag_relations)# 批量更新（如批量設置服務為"推薦"）
from services.models import Service
services = Service.objects.filter(category__code="DV")
for service in services:service.is_featured = True
Service.objects.bulk_update(services, ['is_featured'])  # 僅更新指定字段

7.3 索引優化：加速查詢

為頻繁篩選、排序的字段添加索引，減少數據庫掃描時間：

# services/models.py
class Service(models.Model):# 對頻繁篩選的字段添加索引name = models.CharField(max_length=200, db_index=True)  # 頻繁搜索created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True, db_index=True)  # 頻繁排序price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2, db_index=True)  # 頻繁篩選class Meta:# 復合索引：優化多字段聯合查詢（如按狀態+創建時間篩選）indexes = [models.Index(fields=['is_active', 'created_at']),]