QuerySet
    可切片
    使用Python 的切片语法来限制查询集记录的数目 。它等同于SQL 的LIMIT 和OFFSET 子句。
    >>> Entry.objects.all()[:5]      # (LIMIT 5)
    >>> Entry.objects.all()[5:10]    # (OFFSET 5 LIMIT 5)
    不支持负的索引（例如Entry.objects.all()[-1]）。通常，查询集 的切片返回一个新的查询集 —— 它不会执行查询。
    
    可迭代
    articleList=models.Article.objects.all()
    for article in articleList:
    print(article.title)
    
    惰性查询
    查询集 是惰性执行的 —— 创建查询集不会带来任何数据库的访问。你可以将过滤器保持一整天，直到查询集 需要求值时，Django 才会真正运行这个查询。
    queryResult=models.Article.objects.all() # not hits database
     
    print(queryResult) # hits database
     
    for article in queryResult:
        print(article.title)    # hits database
     一般来说，只有在“请求”查询集 的结果时才会到数据库中去获取它们。当你确实需要结果时，查询集 通过访问数据库来求值。 
    
缓存机制
    每个查询集都包含一个缓存来最小化对数据库的访问。理解它是如何工作的将让你编写最高效的代码。
    在一个新创建的查询集中，缓存为空。首次对查询集进行求值 —— 同时发生数据库查询 ——Django 将保存查询的结果到查询集的缓存中并返回明确请求的结果（例如，如果正在迭代查询集，则返回下一个结果）。接下来对该查询集 的求值将重用缓存的结果。
    请牢记这个缓存行为，因为对查询集使用不当的话，它会坑你的。例如，下面的语句创建两个查询集，对它们求值，然后扔掉它们：
    print([a.title for a in models.Article.objects.all()])
    print([a.create_time for a in models.Article.objects.all()])
    这意味着相同的数据库查询将执行两次，显然倍增了你的数据库负载。同时，还有可能两个结果列表并不包含相同的数据库记录，因为在两次请求期间有可能有Article被添加进来或删除掉。为了避免这个问题，只需保存查询集并重新使用它：
    queryResult=models.Article.objects.all()
    print([a.title for a in queryResult])
    print([a.create_time for a in queryResult])

    何时查询集不会被缓存?
    查询集不会永远缓存它们的结果。当只对查询集的部分进行求值时会检查缓存， 如果这个部分不在缓存中，那么接下来查询返回的记录都将不会被缓存。所以，这意味着使用切片或索引来限制查询集将不会填充缓存。
    例如，重复获取查询集对象中一个特定的索引将每次都查询数据库：
    >>> queryset = Entry.objects.all()
    >>> print queryset[5] # Queries the database
    >>> print queryset[5] # Queries the database again
    然而，如果已经对全部查询集求值过，则将检查缓存：
    >>> queryset = Entry.objects.all()
    >>> [entry for entry in queryset] # Queries the database
    >>> print queryset[5] # Uses cache
    >>> print queryset[5] # Uses cache
    下面是一些其它例子，它们会使得全部的查询集被求值并填充到缓存中：
    >>> [entry for entry in queryset]
    >>> bool(queryset)
    >>> entry in queryset
    >>> list(queryset)
    注：简单地打印查询集不会填充缓存。
    
    queryResult=models.Article.objects.all()
    print(queryResult) #  hits database
    print(queryResult) #  hits database

    exists()与iterator()方法
    exists：
    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！为了避免这个，可以用exists()方法来检查是否有数据：
     if queryResult.exists():
    #SELECT (1) AS "a" FROM "blog_article" LIMIT 1; args=()
        print("exists...")
    
    iterator:
    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。
    objs = Book.objects.all().iterator()
# 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 obj in objs:
    print(obj.title)
#BUT,再次遍历没有打印,因为迭代器已经在上一次遍历(next)到最后一次了,没得遍历了
for obj in objs:
    print(obj.title)
    
    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。
    总结:
    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。

中介模型
    处理类似搭配 pizza 和 topping 这样简单的多对多关系时，使用标准的ManyToManyField  就可以了。但是，有时你可能需要关联数据到两个模型之间的关系上。
    例如，有这样一个应用，它记录音乐家所属的音乐小组。我们可以用一个ManyToManyField 表示小组和成员之间的多对多关系。但是，有时你可能想知道更多成员关系的细节，比如成员是何时加入小组的。
    对于这些情况，Django 允许你指定一个中介模型来定义多对多关系。 你可以将其他字段放在中介模型里面。源模型的ManyToManyField 字段将使用through 参数指向中介模型。对于上面的音乐
   

from django.db import models
     
    class Person(models.Model):
        name = models.CharField(max_length=128)
     
        def __str__(self):              # __unicode__ on Python 2
            return self.name
     
    class Group(models.Model):
        name = models.CharField(max_length=128)
        members = models.ManyToManyField(Person, through='Membership')
     
        def __str__(self):              # __unicode__ on Python 2
            return self.name
     
    class Membership(models.Model):
        person = models.ForeignKey(Person)
        group = models.ForeignKey(Group)
        date_joined = models.DateField()
        invite_reason = models.CharField(max_length=64)

    
    既然你已经设置好ManyToManyField 来使用中介模型（在这个例子中就是Membership），接下来你要开始创建多对多关系。你要做的就是创建中介模型的实例：
    >>> ringo = Person.objects.create(name="Ringo Starr")
    >>> paul = Person.objects.create(name="Paul McCartney")
    >>> beatles = Group.objects.create(name="The Beatles")
    >>> m1 = Membership(person=ringo, group=beatles,
    ...     date_joined=date(1962, 8, 16),
    ...     invite_reason="Needed a new drummer.")
    >>> m1.save()
    >>> beatles.members.all()
    [<Person: Ringo Starr>]
    >>> ringo.group_set.all()
    [<Group: The Beatles>]
    >>> m2 = Membership.objects.create(person=paul, group=beatles,
    ...     date_joined=date(1960, 8, 1),
    ...     invite_reason="Wanted to form a band.")
    >>> beatles.members.all()
    [<Person: Ringo Starr>, <Person: Paul McCartney>]
    
    与普通的多对多字段不同，你不能使用add、 create和赋值语句（比如，beatles.members = [...]）来创建关系：
    # THIS WILL NOT WORK
    >>> beatles.members.add(john)
    # NEITHER WILL THIS
    >>> beatles.members.create(name="George Harrison")
    # AND NEITHER WILL THIS
    >>> beatles.members = [john, paul, ringo, george]
    
    为什么不能这样做？ 这是因为你不能只创建 Person和 Group之间的关联关系，你还要指定 Membership模型中所需要的所有信息；而简单的add、create 和赋值语句是做不到这一点的。所以它们不能在使用中介模型的多对多关系中使用。此时，唯一的办法就是创建中介模型的实例。
     remove()方法被禁用也是出于同样的原因。但是clear() 方法却是可用的。它可以清空某个实例所有的多对多关系：
    >>> # Beatles have broken up
    >>> beatles.members.clear()
    >>> # Note that this deletes the intermediate model instances
    >>> Membership.objects.all()

查询优化
    表数据
     

    class Author(models.Model):
        # 作者
        name = models.CharField(verbose_name='姓名', max_length=32)
        age = models.IntegerField(verbose_name='年龄')
        author_detail = models.OneToOneField(to="AuthorDetail")
    
        class Meta:
            verbose_name_plural = verbose_name = '作者'
    
        def __str__(self):
            return self.name
    
    
    class AuthorDetail(models.Model):
        # 作者详情
        birthday = models.DateField(verbose_name='生日')
        telephone = models.CharField(verbose_name='电话', max_length=11)
        addr = models.CharField(verbose_name='地址', max_length=64)
    
        class Meta:
            verbose_name_plural = verbose_name = '作者详情'
    
        def __str__(self):
            return '生于{0}年{1}月{2}'.format(self.birthday.year, self.birthday.month, self.birthday.day)
    
    
    class Press(models.Model):
        # 出版社
        name = models.CharField(verbose_name='社名', max_length=32)
        city = models.CharField(verbose_name='所在城市', max_length=32)
    
        class Meta:
            verbose_name_plural = verbose_name = '出版社'
    
        def __str__(self):
            return self.name
    
    
    class Book(models.Model):
        # 书籍
        name = models.CharField(verbose_name='书名', max_length=20, )
        price = models.DecimalField(verbose_name='价格', max_digits=5, decimal_places=2)
        publish_date = models.DateField(verbose_name='出版日期', default=timezone.now)
        press = models.ForeignKey(to='Press', related_name='press_book')
        author = models.ManyToManyField(to='Author', related_name='author_book')
    
        class Meta:
            verbose_name_plural = verbose_name = '书籍'
    
        def __str__(self):
            return self.name

select_related
    简单使用
    对于一对一字段（OneToOneField）和外键字段（ForeignKey），可以使用select_related 来对QuerySet进行优化。
    select_related 返回一个QuerySet，当执行它的查询时它沿着外键关系查询关联的对象的数据。它会生成一个复杂的查询并引起性能的损耗，但是在以后使用外键关系时将不需要数据库查询。
    简单说，在对QuerySet使用select_related()函数后，Django会获取相应外键对应的对象，从而在之后需要的时候不必再查询数据库了。
    下面的例子解释了普通查询和select_related() 查询的区别。
    查询id=2的文章的分类名称,下面是一个标准的查询：

    # Hits the database.
        author = Author.objects.get(id=1)
        (0.001) SELECT `book_author`.`id`, `book_author`.`name`, `book_author`.`age`, `book_author`.`
        author_detail_id` FROM `book_author` WHERE `book_author`.`id` = 1; args=(1,)
     
    # Hits the database again to get the related author object.
         author.author_detail.birthday
        (0.001) SELECT `book_authordetail`.`id`, `book_authordetail`.`birthday`, `book_authordetail`.
        `telephone`, `book_authordetail`.`addr` FROM `book_authordetail` WHERE `book_authordetail`.`i
        d` = 1; args=(1,)
        Out[5]: datetime.date(1956, 9, 29)

    
        如果我们使用select_related()函数：
    author = Author.objects.select_related('author_detail').get(id=1)
    (0.002) SELECT `book_author`.`id`, `book_author`.`name`, `book_author`.`age`, `book_author`.`
    author_detail_id`, `book_authordetail`.`id`, `book_authordetail`.`birthday`, `book_authordeta
    il`.`telephone`, `book_authordetail`.`addr` FROM `book_author` INNER JOIN `book_authordetail`
     ON (`book_author`.`author_detail_id` = `book_authordetail`.`id`) WHERE `book_author`.`id` =
    1; args=(1,)
    
    此时再查找author_detail就不会再次查找数据库了
    author.author_detail
    Out[7]: <AuthorDetail: 生于1956年9月29>
    
多外键查询
    这是针对author_detail的外键查询，如果是另外一个外键呢？事实上也需要查找再次数据库，所以我们可以直接在select_related('field1', 'field2')
    
总结
    select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。
    select_related使用SQL的JOIN语句进行优化，通过减少SQL查询的次数来进行优化、提高性能。
    可以通过可变长参数指定需要select_related的字段名。也可以通过使用双下划线“__”连接字段名来实现指定的递归查询。
    没有指定的字段不会缓存，没有指定的深度不会缓存，如果要访问的话Django会再次进行SQL查询。
    也可以通过depth参数指定递归的深度，Django会自动缓存指定深度内所有的字段。如果要访问指定深度外的字段，Django会再次进行SQL查询。
    也接受无参数的调用，Django会尽可能深的递归查询所有的字段。但注意有Django递归的限制和性能的浪费。
    Django >= 1.7，链式调用的select_related相当于使用可变长参数。Django < 1.7，链式调用会导致前边的select_related失效，只保留最后一个。
    
prefetch_related()
对于多对多字段（ManyToManyField）和一对多字段，可以使用prefetch_related()来进行优化。
prefetch_related()和select_related()的设计目的很相似，都是为了减少SQL查询的数量，但是实现的方式不一样。后者是通过JOIN语句，在SQL查询内解决问题。但是对于多对多关系，使用SQL语句解决就显得有些不太明智，因为JOIN得到的表将会很长，会导致SQL语句运行时间的增加和内存占用的增加。若有n个对象，每个对象的多对多字段对应Mi条，就会生成Σ(n)Mi 行的结果表。
prefetch_related()的解决方法是，分别查询每个表，然后用Python处理他们之间的关系。
    查询id=2书籍的所有作者：
     book =Book.objects.prefetch_related('author').get(id=2)
    (0.001) SELECT `book_book`.`id`, `book_book`.`name`, `book_book`.`price`, `book_book`.`publis
    h_date`, `book_book`.`press_id` FROM `book_book` WHERE `book_book`.`id` = 2; args=(2,)
    (0.005) SELECT (`book_book_author`.`book_id`) AS `_prefetch_related_val_book_id`, `book_autho
    r`.`id`, `book_author`.`name`, `book_author`.`age`, `book_author`.`author_detail_id` FROM `bo
    ok_author` INNER JOIN `book_book_author` ON (`book_author`.`id` = `book_book_author`.`author_
    id`) WHERE `book_book_author`.`book_id` IN (2); args=(2,)
    

extra
    extra(select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None)
    有些情况下，Django的查询语法难以简单的表达复杂的 WHERE 子句，对于这种情况, Django 提供了 extra() QuerySet修改机制 — 它能在 QuerySet生成的SQL从句中注入新子句
    extra可以指定一个或多个 参数,例如 select, where or tables. 这些参数都不是必须的，但是你至少要使用一个!要注意这些额外的方式对不同的数据库引擎可能存在移植性问题.(因为你在显式的书写SQL语句),除非万不得已,尽量避免这样做

    参数之select
    The select 参数可以让你在 SELECT 从句中添加其他字段信息，它应该是一个字典，存放着属性名到 SQL 从句的映射。
    queryResult=models.Article
    .objects.extra(select={'is_recent': "create_time > '2017-09-05'"})
    结果集中每个 Entry 对象都有一个额外的属性is_recent, 它是一个布尔值，表示 Article对象的create_time 是否晚于2017-09-05.
    练习：
    
    # in sqlite:
    article_obj=models.Article.objects.filter(nid=1).extra(select={"standard_time":"strftime('%%Y-%%m-%%d',create_time)"}).values("standard_time","nid","title")
    print(article_obj)
    # <QuerySet [{'title': 'MongoDb 入门教程', 'standard_time': '2017-09-03', 'nid': 1}]>

    参数之where / tables
    您可以使用where定义显式SQL WHERE子句 - 也许执行非显式连接。您可以使用tables手动将表添加到SQL FROM子句。
    where和tables都接受字符串列表。所有where参数均为“与”任何其他搜索条件。
    举例来讲：
    queryResult=models.Article.objects.extra(where=['nid in (1,3) OR title like "py%" ','nid>2'])

整体插入
    创建对象时，尽可能使用bulk_create()来减少SQL查询的数量。例如：
    Entry.objects.bulk_create([
    Entry(headline="Python 3.0 Released"),
    Entry(headline="Python 3.1 Planned")
])
    ...更优于：
    Entry.objects.create(headline="Python 3.0 Released")
Entry.objects.create(headline="Python 3.1 Planned")
    注意该方法有很多注意事项，所以确保它适用于你的情况。
    这也可以用在ManyToManyFields中，所以：
    my_band.members.add(me, my_friend)
    ...更优于：
    my_band.members.add(me)
my_band.members.add(my_friend)
    ...其中Bands和Artists具有多对多关联。