将 Django ORM 查询从多个数据库查找优化为可能的一个数据库查找

Question

在我维护的一个基于 Django 的社交网站中，用户 post 照片。每张 posted 照片都是一个照片流的一部分（即相关照片列表）。我通过 CBV (ListView) 的 get_queryset 方法计算了 200 张最近的照片：

def get_queryset(self):
    return Photo.objects.order_by('-id')[:200]

接下来，对于每张照片，我附加 count 相关照片的存在数量。我首先检查每张照片属于哪个照片流，然后从所述流中获取其他照片，最后根据新鲜度排除一些照片。换句话说：

for obj in context["object_list"]:
    count = Photo.objects.filter(which_stream=obj.which_stream).order_by('-upload_time').exclude(upload_time__gt=obj.upload_time).count()

然后 count 与每个 obj 配对，这样我最终得到一个字典用于填充模板。正如您所猜到的，我基本上使用此信息来显示相关照片的数量以及每张列出的照片。

但是这样做的数据库查询太多了！ 为了提高性能，我该如何优化它？请指教！

这是具有相关字段的 photo 和 photostream 数据模型：

class Photo(models.Model):
    owner = models.ForeignKey(User)
    which_stream = models.ForeignKey(PhotoStream)
    image_file = models.ImageField(upload_to=upload_photo_to_location, storage=OverwriteStorage())
    upload_time = models.DateTimeField(auto_now_add=True, db_index=True)

class PhotoStream(models.Model):
    stream_cover = models.ForeignKey(Photo)
    children_count = models.IntegerField(default=1)
    creation_time = models.DateTimeField(auto_now_add=True)

Answer 1

请检查您是否可以像这样使用 Conditional Aggregations：

from django.db.models import Count, Case, When, IntegerField

Photo.objects.annotate(
    count=Count(Case(
        When(which_stream__photo__upload_time__lte=F('upload_time')), then=1),
        output_field=IntegerField(),
    ))
).order_by('-id')[:200]

我还没有测试过这个，但我想你会知道如何使用它。

将 Django ORM 查询从多个数据库查找优化为可能的一个数据库查找

Optimizing Django ORM query from multiple DB look-ups to possibly one DB look-up

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