1. 惰性执行： QuerySet 是惰性执行的，这意味着它并不会立即执行数据库查询。查询只有在需要获取实际数据时才会执行。这有助于避免不必要的数据库查询，提高性能。
2. 链式调用： QuerySet 支持链式调用，你可以通过多次调用方法来构建复杂的查询。这也是惰性执行的一部分，因为每个方法都返回一个新的 QuerySet，而不是立即执行查询。
# 链式调用的例子
queryset = MyModel.objects.filter(category='books').exclude(pub_date__year=2022).order_by('title')
3. 仅检索所需的数据： 使用 values()、values_list() 或 only() 方法来指定仅检索所需的字段，避免检索整个对象。
# 仅检索指定字段的例子
data = MyModel.objects.filter(category='books').values('title', 'author')
4. 使用 select_related 和 prefetch_related： 这两个方法用于优化关联查询。select_related 用于一对一和多对一关系，而 prefetch_related 用于多对多和反向关系。它们可以减少 N+1 查询问题。
# 使用 select_related 进行关联查询优化
my_objects = MyModel.objects.select_related('related_model')
# 使用 prefetch_related 进行关联查询优化
my_objects = MyModel.objects.prefetch_related('related_set')
5. 使用 only() 和 defer()： 这两个方法可以用于指定加载或排除特定字段，从而优化数据库查询。
# 使用 only() 仅加载指定字段
my_object = MyModel.objects.only('name', 'age').get(pk=1)
# 使用 defer() 排除指定字段
my_object = MyModel.objects.defer('field_to_exclude').get(pk=1)
6. 缓存查询结果： 使用缓存来存储经常访问的查询结果，以减轻数据库负担。Django提供了内置的缓存框架，可以轻松地与 QuerySet 结合使用。
from django.core.cache import cache
def get_data():
data = cache.get('my_data')
if not data:
data = MyModel.objects.all().values()
cache.set('my_data', data, timeout=3600) # 设置缓存过期时间
return data
理解并善于使用 QuerySet 中的这些方法，可以有效地进行数据库访问优化，提高Django应用的性能。
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