erson_id` IN (1);
SELECT `QSOptimize_province`.`id`, `QSOptimize_province`.`name`
FROM `QSOptimize_province`
WHERE `QSOptimize_province`.`id` IN (1, 2);
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| id | customer_id | orderinfo | time | id | firstname | lastname | hometown_id | living_id |
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| 1 | 1 | Info of Order | 2014-08-10 17:05:48 | 1 | 张 | 三 | 3 | 1 |
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1 row in set (0.00 sec)
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| _prefetch_related_val | id | name | province_id |
+-----------------------+----+--------+-------------+
| 1 | 1 | 武汉市 | 1 |
| 1 | 2 | 广州市 | 2 |
| 1 | 3 | 十堰市 | 1 |
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3 rows in set (0.00 sec)
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| id | name |
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| 1 | 湖北省 |
| 2 | 广东省 |
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2 rows in set (0.00 sec)
值得注意的是，可以在调用prefetch_related之前调用select_related，并且Django会按照你想的去做：先select_related，然后利用缓存到的数据prefetch_related。然而一旦prefetch_related已经调用，select_related将不起作用。
小结
因为select_related()总是在单次SQL查询中解决问题，而prefetch_related()会对每个相关表进行SQL查询，因此select_related()的效率通常比后者高。鉴于第一条，尽可能的用select_related()解决问题。只有在select_related()不能解决问题的时候再去想prefetch_related()。你可以在一个QuerySet中同时使用select_related()和prefetch_related()，从而减少SQL查询的次数。只有prefetch_related()之前的select_related()是有效的，之后的将会被无视掉。
关于这两个函数，我能想到的东西目前只有这么多。不过基于一些个人原因，写第三篇时间比较短，写的有些仓促。如果什么时候又想起了什么，我会在这篇博文中添加。