这是本系列的第二篇，内容是 prefetch_related() 函数的用途、实现途径、以及使用方法。
本系列的第一篇在这里
3. prefetch_related()
对于多对多字段（ManyToManyField）和一对多字段，可以使用prefetch_related()来进行优化。或许你会说，没有一个叫OneToManyField的东西啊。实际上 ，ForeignKey就是一个多对一的字段，而被ForeignKey关联的字段就是一对多字段了。
作用和方法
prefetch_related()和select_related()的设计目的很相似，都是为了减少SQL查询的数量，但是实现的方式不一样。后者是通过JOIN语句，在SQL查询内解决问题。但是对于多对多关系，使用SQL语句解决就显得有些不太明智，因为JOIN得到的表将会很长，会导致SQL语句运行时间的增加和内存占用的增加。若有n个对象，每个对象的多对多字段对应Mi条，就会生成Σ(n)Mi 行的结果表。
prefetch_related()的解决方法是，分别查询每个表，然后用Python处理他们之间的关系。继续以上边的例子进行说明，如果我们要获得张三所有去过的城市，使用prefetch_related()应该是这么做：
>>> zhangs = Person.objects.prefetch_related('visitation').get(firstname=u"张",lastname=u"三")
>>> for city in zhangs.visitation.all() :
... print city
... 上述代码触发的SQL查询如下：
SELECT `QSOptimize_person`.`id`, `QSOptimize_person`.`firstname`,
`QSOptimize_person`.`lastname`, `QSOptimize_person`.`hometown_id`, `QSOptimize_person`.`living_id`
FROM `QSOptimize_person`
WHERE (`QSOptimize_person`.`lastname` = '三' AND `QSOptimize_person`.`firstname` = '张');
SELECT (`QSOptimize_person_visitation`.`person_id`) AS `_prefetch_related_val`, `QSOptimize_city`.`id`,
`QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id`
FROM `QSOptimize_city`
INNER JOIN `QSOptimize_person_visitation` ON (`QSOptimize_city`.`id` = `QSOptimize_person_visitation`.`city_id`)
WHERE `QSOptimize_person_visitation`.`person_id` IN (1);
第一条SQL查询仅仅是获取张三的Person对象，第二条比较关键，它选取关系表`QSOptimize_person_visitation`中`person_id`为张三的行，然后和`city`表内联（INNER JOIN 也叫等值连接）得到结果表。
+----+-----------+----------+-------------+-----------+
| id | firstname | lastname | hometown_id | living_id |
+----+-----------+----------+-------------+-----------+
| 1 | 张 | 三 | 3 | 1 |
+----+-----------+----------+-------------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
+-----------------------+----+-----------+-------------+
| _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 |
+-----------------------+----+-----------+-------------+
3 rows in set (0.00 sec)
显然张三武汉、广州、十堰都去过。
又或者，我们要获得湖北的所有城市名，可以这样：
>>> hb = Province.objects.prefetch_related('city_set').get(name__iexact=u"湖北省")
>>> for city in hb.city_set.all():
... city.name
...
触发的SQL查询：
SELECT `QSOptimize_province`.`id`, `QSOptimize_province`.`name`
FROM `QSOptimize_province`
WHERE `QSOptimize_province`.`name` LIKE '湖北省' ;
SELECT `QSOptimize_city`.`id`, `QSOptimize_city`.`name`, `QSOptimize_city`.`province_id`
FROM `QSOptimize_city`
WHERE `QSOptimize_city`.`province_id` IN (1);
得到的表：
+----+-----------+
| id | name |
+----+-----------+
| 1 | 湖北省 |
+----+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
+----+-----------+-------------+
| id | name | province_id |
+----+-----------+-------------+
| 1 | 武汉市 | 1 |
| 3 | 十堰市 | 1 |
+----+-----------+-------------+
2 rows in set (0.00 sec)
我们可以看见，prefetch使用的是 IN 语句实现的。这样，在QuerySet中的对象数量过多的时候，根据数据库特性的不同有可能造成性能问题。
使用方法
*lookups 参数
prefetch_related()在Django < 1.7 只有这一种用法。和select_related()一样，prefetch_related()也支持深度查询，例如要获得所有姓张的人去过的省：
>>> zhangs = Person.objects.prefetch_related('visitation__province').filter(firstname__iexact=u'张')
>>> for i in zhangs:
... for city in i.visitation.all():
... prin