<1>Django的queryset是惰性的 Django的queryset對應於數據庫的若干記錄（row），通過可選的查詢來過濾。例如，下面的代碼會得 到數據庫中名字為‘Dave’的所有的人:person_set = Person.objects.filter(first_name="Dave") 上面的代碼並沒有運行任何的數據庫查詢。你可以使用person_set，給它加上一些過濾條件，或者將它傳給某個函數， 這些操作都不會發送給數據庫。這是對的，因為數據庫查詢是顯著影響web應用性能的因素之一。 <2>要真正從數據庫獲得數據，你可以遍歷queryset或者使用if queryset,總之你用到數據時就會執行sql. 為了驗證這些,需要在settings里加入 LOGGING(驗證方式) obj=models.Book.objects.filter(id=3) # for i in obj: # print(i) # if obj: # print("ok") <3>queryset是具有cache的 當你遍歷queryset時，所有匹配的記錄會從數據庫獲取，然后轉換成Django的model。這被稱為執行 （evaluation）.這些model會保存在queryset內置的cache中，這樣如果你再次遍歷這個queryset， 你不需要重復運行通用的查詢。 obj=models.Book.objects.filter(id=3) # for i in obj: # print(i) ## models.Book.objects.filter(id=3).update(title="GO") ## obj_new=models.Book.objects.filter(id=3) # for i in obj: # print(i) #LOGGING只會打印一次 <4> 簡單的使用if語句進行判斷也會完全執行整個queryset並且把數據放入cache，雖然你並不需要這些 數據！為了避免這個，可以用exists()方法來檢查是否有數據： obj = Book.objects.filter(id=4) # exists()的檢查可以避免數據放入queryset的cache。 if obj.exists(): print("hello world!") <5>當queryset非常巨大時，cache會成為問題 處理成千上萬的記錄時，將它們一次裝入內存是很浪費的。更糟糕的是，巨大的queryset可能會鎖住系統 進程，讓你的程序瀕臨崩潰。要避免在遍歷數據的同時產生queryset cache，可以使用iterator()方法 來獲取數據，處理完數據就將其丟棄。 objs = Book.objects.all().iterator() # iterator()可以一次只從數據庫獲取少量數據，這樣可以節省內存 for obj in objs: print(obj.name) #BUT,再次遍歷沒有打印,因為迭代器已經在上一次遍歷(next)到最后一次了,沒得遍歷了 for obj in objs: print(obj.name) #當然，使用iterator()方法來防止生成cache，意味着遍歷同一個queryset時會重復執行查詢。所以使 #用iterator()的時候要當心，確保你的代碼在操作一個大的queryset時沒有重復執行查詢 總結: queryset的cache是用於減少程序對數據庫的查詢，在通常的使用下會保證只有在需要的時候才會查詢數據庫。 使用exists()和iterator()方法可以優化程序對內存的使用。不過，由於它們並不會生成queryset cache，可能 會造成額外的數據庫查詢。
https://m.jb51.net/article/31868.htm 分頁優化MySQL
在使用緩存機制還是生成器機制的選擇上如果是，數據量大情況主要使用生成器；數據少使用次數多的情況使用緩存機制。