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• 一、update() 和 save() 区别
• 二、only 与 defer
• 三、select_related 和prefrech_related

一、update() 和 save() 区别

两者都是对数据的修改保存操作，但是save()函数是将数据列的全部数据项全部重新写一遍，而update()则是针对修改的项进行针对的更新效率高耗时少

所以以后对数据的修改保存用update()

二、only 与 defer

defer和only互为反关系

• only:

  only是只查该字段 直接将结果封装到返回给你的对象中
  点该字段 不需要再走数据库
  但如果你点了不是括号内的字段  就会频繁的去走数据库查询

• defer

  defer是查除了该字段的 所有字段 直接将结果封装到返回给你的对象中
  点该其他字段 不需要再走数据库
  但如果你点了不是括号内的字段  就会频繁的去走数据库查询

# only
res = models.Book.objects.only('name')    # 只查name字段，
for r in res:
    # print(r.name)   # 返回name
    print(r.price)  # 查询的结果没有，因此要每次都去查

# defer
res = models.Book.objects.defer("name") # 查除了name字段之外的字段，只走一次数据库
for r in res:
    # print(r.name)   # 查询的结果没有，没有的额时候会去走数据库
    print(r.price)

三、select_related 和prefrech_related

def select_related(self, *fields)
    性能相关：表之间进行join连表操作，一次性获取关联的数据。

    总结：
    1. select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。
    2. 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。

def prefetch_related(self, *lookups)
    性能相关：多表连表操作时速度会慢，使用其执行多次SQL查询在Python代码中实现连表操作。

    总结：
    1. 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。
    2. prefetch_related()的优化方式是分别查询每个表，然后用Python处理他们之间的关系。

总结：

select_related：内部自动连表，消耗资源就在连表上，但是不用多次访问数据库

prefetch_related：内部类似子查询，消耗资源在反复问数据库的次数上，但是不需要连表