这篇文章主要介绍“Flask中如何优化SQL”，在日常操作中，相信很多人在Flask中如何优化SQL问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Flask中如何优化SQL”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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在django中，我们可以使用 select_related和prefetch_related方法来做sql优化(以最少的sql查出所有需要的数据)如:select_related将会根据外键关系，在执行查询语句的时候通过创建一条包含SQL inner join操作的SELECT语句来一次性获得主对象及相关对象的信息,在Flask中，通过阅读文档，发现在SQLAlchemy的官网中有说到三种方法来做，类似django中的select_related和prefetch_related
急切加载:注意此方法应该适当使用，不同于django中的方法，会额外拆分出一条IN查询
回想一下，我们之前演示了延迟加载操作，当我们访问 a 的User.addresses集合User并发出 SQL 时。如果你想减少查询的数量（在很多情况下是显着的），我们可以对查询操作应用一个急切的负载。SQLAlchemy 提供三种类型的预加载，其中两种是自动的，第三种涉及自定义标准。这三个通常通过称为查询选项的函数调用，这些函数Query通过该方法为我们希望如何加载各种属性提供额外的说明Query.options()。
选择加载
在这种情况下，我们想指出User.addresses应该立即加载。加载一组对象及其相关集合的一个不错的选择是selectinload()选项，它发出第二个 SELECT 语句，完全加载与刚刚加载的结果关联的集合。名称“selectin”源于 SELECT 语句使用 IN 子句来一次定位多个对象的相关行的事实：
>>> from sqlalchemy.orm import selectinload
>>> jack = session.query(User).\
... options(selectinload(User.addresses)).\
... filter_by(name='jack').one()
SELECT users.id AS users_id,
users.name AS users_name,
users.fullname AS users_fullname,
users.nickname AS users_nickname
FROM users
WHERE users.name = ?
[...] ('jack',)
SELECT addresses.user_id AS addresses_user_id,
addresses.id AS addresses_id,
addresses.email_address AS addresses_email_address
FROM addresses
WHERE addresses.user_id IN (?)
ORDER BY addresses.id
[...] (5,)
>>> jack
>>> jack.addresses
[, ] 到此，关于“Flask中如何优化SQL”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
