La distinction entre les méthodes select_rated et prefetch_rated de Django ORM

Dans Django ORM, les méthodes select_rated et prefetch_rated servent des objectifs distincts pour la gestion des relations dans les requêtes de base de données.

select_rated

La méthode select_rated de Django récupère les données de modèle associées lors d'une requête de base de données en effectuant des jointures SQL. Il récupère efficacement les champs sélectionnés des modèles associés, minimisant ainsi le besoin de requêtes ultérieures. Cette approche est particulièrement adaptée aux relations impliquant des connexions de clé étrangère ou OneToOneField.

prefetch_rated

Contrairement à select_rated, prefetch_rated n'effectue pas de jointures SQL. Au lieu de cela, il exécute des requêtes distinctes pour récupérer les modèles associés. Les données sont ensuite « jointes » en Python. Cette méthode est bénéfique pour les relations impliquant ManyToManyFields ou des connexions de clé étrangère inversées.

Exemple

Considérez la configuration de modèle suivante :

class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)

class Book(models.Model):
    author = models.ForeignKey(Author)

Pour récupérer un auteur avec ses livres associés à l'aide de select_rated :

author = Author.objects.select_related('book_set').get(pk=1)
for book in author.book_set.all():
    print(book.title)

Pour récupérer un auteur et ses livres associés à l'aide de prefetch_rated :

authors = Author.objects.prefetch_related('book_set').all()
for author in authors:
    for book in author.book_set.all():
        print(book.title)

Bien que les deux méthodes récupèrent les données associées, select_rated est optimale pour les relations d'objet unique avec des colonnes redondantes limitées. En revanche, prefetch_rated est préféré pour les relations plusieurs-à-plusieurs ou les relations de clé étrangère inversée clairsemées afin de minimiser la communication avec la base de données. Cependant, cela peut entraîner des objets en double dans la représentation Python des données.