你还在使用Python Django的ORM吗？原始SQL能实现更复杂操作！("Python Django ORM vs 原始SQL：复杂操作谁更胜一筹？")

原创

ithorizon 7个月前 (10-20) 阅读数 15 #后端开发

Python Django ORM vs 原始SQL：繁复操作谁更胜一筹？

一、引言

在Web开发中，数据操作是不可或缺的一部分。Python Django作为一个流行的Web框架，提供了强劲的ORM（对象关系映射）功能，允许开发者能够以面向对象的对策操作数据库，而无需编写繁复的SQL语句。然而，在某些繁复的数据库操作场景中，原始SQL或许更加高效和灵活。本文将对比Django ORM和原始SQL在处理繁复操作时的优劣。

二、Django ORM的优势

Django ORM具有以下优势：

易于懂得和使用：ORM将数据库表映射为Python类，将记录映射为类的实例，允许数据库操作更加直观。

缩减重复工作：ORM自动生成SQL语句，缩减了开发者编写和维护SQL语句的工作量。

数据库无关性：ORM抽象了不同数据库的差异，允许项目更容易迁移到不同的数据库。

平安性：ORM自动处理SQL注入等平安问题。

三、原始SQL的优势

尽管ORM具有许多优势，但在处理繁复操作时，原始SQL仍然具有以下优势：

性能：原始SQL通常比ORM生成的SQL更加高效，尤其是在繁复查询中。

灵活性：原始SQL允许开发者使用数据库特有的功能和语法，实现ORM难以实现或无法实现的繁复操作。

调试：直接编写SQL语句更容易进行调试和优化。

四、Django ORM与原始SQL在繁复操作中的对比

下面将通过几个示例来对比Django ORM和原始SQL在处理繁复操作时的表现。

4.1 聚合查询

例如，我们想查询某个分类下所有商品的平均价格。

Django ORM实现：


from django.db.models import Avg
# 假设有一个名为Product的模型，其中包含category和price字段
average_price = Product.objects.filter(category=category).aggregate(Avg('price'))['price__avg']

原始SQL实现：


SELECT AVG(price) FROM products WHERE category_id = %s;

在这个例子中，Django ORM的实现较为简洁，但原始SQL的性能或许更优。

4.2 跨表查询

例如，我们想查询所有用户及其订单的数量。

Django ORM实现：


from django.db.models import Count
# 假设有一个名为Order的模型，其中包含user字段
user_orders = User.objects.annotate(order_count=Count('order')).all()

原始SQL实现：


SELECT users.id, users.username, COUNT(orders.id) AS order_count
FROM users
LEFT JOIN orders ON users.id = orders.user_id
GROUP BY users.id;

在这个例子中，Django ORM的实现相对单纯，但原始SQL的性能和灵活性或许更好。

4.3 繁复相关性查询

例如，我们想查询所有用户，以及他们所在部门的所有订单。

Django ORM实现：


# 假设有一个名为Order的模型，其中包含user字段
# 以及一个名为Department的模型，其中包含user字段
user_orders = User.objects.prefetch_related('department__order').all()

原始SQL实现：


SELECT users.id, users.username, departments.name, orders.id AS order_id
FROM users
LEFT JOIN departments ON users.department_id = departments.id
LEFT JOIN orders ON departments.id = orders.department_id;

在这个例子中，Django ORM的实现较为简洁，但原始SQL在处理繁复的相关性查询时或许更加高效。