在Django文件中，
select_related()“遵循”外键关系，在执行查询时选择其他相关对象数据。
prefetch_related()对每个关系进行单独的查找，并在Python中执行“联接”。
“在python中进行连接”是什么意思？有人可以举例说明吗？
我的理解是，对于外键关系，使用select_related; 对于M2M关系，请使用prefetch_related。它是否正确？
回答 0
您的理解基本上是正确的。您可以使用select_related时，你将要选择的对象是一个对象，所以OneToOneField还是ForeignKey。您可以使用prefetch_related时，你会得到一个东西的“设置”，所以ManyToManyFieldS作为你陈述或反向ForeignKey秒。为了阐明我的意思是“ reverse ForeignKeys”，这里有一个例子：
class ModelA(models.Model):
pass
class ModelB(models.Model):
a = ForeignKey(ModelA)
ModelB.objects.select_related('a').all() # Forward ForeignKey relationship
ModelA.objects.prefetch_related('modelb_set').all() # Reverse ForeignKey relationship区别在于select_related执行SQL连接，因此从SQL Server将结果作为表的一部分返回。prefetch_related另一方面，执行另一个查询，因此减少了原始对象中的冗余列（ModelA在上面的示例中）。您可以使用prefetch_related任何可以使用的东西select_related。
折衷方案是prefetch_related必须创建并发送ID列表以选择回服务器，这可能需要一段时间。我不确定在事务中是否有很好的方法，但是我的理解是Django总是只发送一个列表并显示SELECT … WHERE PK IN（…，…，…）基本上。在这种情况下，如果预取的数据稀疏（例如，将美国国家对象链接到人们的地址），这可能会很好，但是，如果它们之间的关系更接近一对一，则会浪费大量通信资源。如有疑问，请尝试两者并查看哪种效果更好。
上面讨论的所有内容基本上都与与数据库的通信有关。但是，在Python方面prefetch_related具有额外的好处，即使用单个对象表示数据库中的每个对象。使用select_related重复的对象将在Python中为每个“父”对象创建。由于Python中的对象具有相当大的内存开销，因此这也是一个考虑因素。
回答 1
两种方法可以达到相同的目的，从而放弃不必要的数据库查询。但是他们使用不同的方法来提高效率。
使用这两种方法的唯一原因是，当单个大型查询优于许多小型查询时。Django使用大型查询来抢先在内存中创建模型，而不是针对数据库执行按需查询。
select_related对每个查找执行联接，但将选择范围扩展为包括所有联接表的列。但是，这种方法有一个警告。
联接有可能使查询中的行数相乘。当您通过外键或一对一字段执行联接时，行数不会增加。但是，多对多联接没有此保证。因此，Django限制select_related了不会意外导致大规模联接的关系。
对于“ join in python”来说prefetch_related，应该比它还要令人震惊。它为要连接的每个表创建一个单独的查询。它使用WHERE IN子句过滤每个表，例如：
SELECT "credential"."id",
"credential"."uuid",
"credential"."identity_id"
FROM "credential"
WHERE "credential"."identity_id" IN
(84706, 48746, 871441, 84713, 76492, 84621, 51472);每个表都被拆分成一个单独的查询，而不是执行可能包含太多行的单个联接。
回答 2
如Django文档所述：
prefetch_related（）
返回一个QuerySet，该查询集将自动为每个指定的查询分批检索相关对象。
这与select_related具有相似的目的，因为两者均旨在阻止由于访问相关对象而导致的数据库查询泛滥，但是策略却大不相同。
select_related通过创建SQL连接并将相关对象的字段包括在SELECT语句中来工作。因此，select_related在同一数据库查询中获取相关对象。但是，为了避免跨“许多”关系进行联接会产生更大的结果集，select_related仅限于单值关系-外键和一对一关系。
另一方面，prefetch_related对每个关系进行单独的查找，并在Python中进行“联接”。除了select_related支持的外键和一对一关系之外，这还允许它预取多对多和多对一对象，这不能使用select_related完成。它还支持GenericRelation和GenericForeignKey的预取，但是，必须将其限制为同类结果。例如，仅当查询仅限于一个ContentType时，才支持预取GenericForeignKey引用的对象。
有关此的更多信息：https : //docs.djangoproject.com/en/2.2/ref/models/querysets/#prefetch-related
回答 3
仔细阅读已经发布的答案。只是认为如果我添加一个带有实际示例的答案会更好。
假设您有3个相关的Django模型。
class M1(models.Model):
name = models.CharField(max_length=10)
class M2(models.Model):
name = models.CharField(max_length=10)
select_relation = models.ForeignKey(M1, on_delete=models.CASCADE)
prefetch_relation = models.ManyToManyField(to='M3')
class M3(models.Model):
name = models.CharField(max_length=10)在这里，您可以使用字段和使用字段的对象查询M2模型及其相关M1对象。select_relationM3prefetch_relation
但是正如我们所提到M1的关系由M2是ForeignKey，它只返回只有1对任何记录M2对象。同样的事情也适用OneToOneField。
但是M3与的关系来自M2，ManyToManyField它可能返回任意数量的M1对象。
考虑这样一种情况：您有2个M2对象m21，m22这些对象具有相同的5个M3具有ID的关联对象1,2,3,4,5。当您M3为每个对象获取关联的M2对象时，如果使用select related，则它将如何工作。
脚步：
- 查找
m21对象。 - 查询
M3与m21ID为的对象相关的所有对象1,2,3,4,5。 - 对
m22对象和所有其他M2对象重复相同的操作。
因为我们有相同1,2,3,4,5的ID两个m21，m22对象，如果我们使用select_related选项，它会查询数据库两次，这已经获取相同的ID。
相反，如果您使用prefetch_related，则当您尝试获取M2对象时，它将在查询M2表时记下对象返回的所有ID（注意：仅这些ID），并且作为最后一步，Django将对M3表进行查询以及您的M2对象已返回的所有ID的集合。并M2使用Python而不是数据库将它们连接到对象。
这样，您M3只查询一次所有对象，从而提高了性能。
