这是对问题的一个很好的描述

现在您了解了这个问题，通常可以通过在查询中执行连接获取来避免。这基本上强制获取延迟加载的对象，因此数据在一个查询中而不是n+1个查询中检索。希望这有帮助。

N+1的推广

N+1问题是一个ORM特有的问题名称，它将可以在服务器上合理执行的循环移动到客户端。通用问题不是ORM特有的，您可以通过任何远程API解决。在本文中，我展示了如果您调用一个API N次而不是仅调用1次，JDBC往返是如何代价高昂的。示例中的区别在于您是否调用Oracle PL/SQL过程：

dbms_output.get_lines（调用一次，接收N个项目）dbms_output.get_line（调用N次，每次接收1项）

它们在逻辑上是等价的，但由于服务器和客户端之间的延迟，您需要在循环中添加N个延迟等待，而不是只等待一次。

ORM案例

事实上，ORM-y N+1问题甚至不是ORM特有的，您也可以通过手动运行自己的查询来实现，例如，当您在PL/SQL中执行以下操作时：

-- This loop is executed once
for parent in (select * from parent) loop

  -- This loop is executed N times
  for child in (select * from child where parent_id = parent.id) loop
    ...
  end loop;
end loop;

使用联接（在本例中）实现这一点会更好：

for rec in (
  select *
  from parent p
  join child c on c.parent_id = p.id
)
loop
  ...
end loop;

现在，循环只执行一次，并且循环的逻辑已经从客户端（PL/SQL）移动到服务器（SQL），这甚至可以以不同的方式对其进行优化，例如，通过运行哈希连接（O（N））而不是嵌套循环连接（带索引的O（N log N））

自动检测N+1个问题

如果您使用的是JDBC，可以在后台使用jOOQ作为JDBC代理来自动检测N+1问题。jOOQ的解析器规范化您的SQL查询，并缓存有关连续执行父查询和子查询的数据。如果您的查询不完全相同，但在语义上是等价的，这甚至可以起作用。

以Matt Solnit为例，假设您将Car和Wheels之间的关联定义为LAZY，并且需要一些Wheels字段。这意味着在第一次选择后，休眠将为每辆车执行“select*from Wheels where car_id=：id”。

这使得每个N辆车的第一次选择和更多的1次选择，这就是为什么它被称为N+1问题的原因。

为了避免这种情况，请使关联获取变得急切，以便hibernate使用连接加载数据。

但请注意，如果您多次无法访问关联的Wheels，最好将其保持为LAZY或使用Criteria更改获取类型。

因为这个问题，我们离开了Django的ORM。基本上，如果你尝试

for p in person:
    print p.car.colour

ORM将很高兴地返回所有人（通常作为Person对象的实例），但随后需要为每个Person查询car表。

一种简单且非常有效的方法是我称之为“扇形折叠”的方法，它避免了来自关系数据库的查询结果应该映射回组成查询的原始表的荒谬想法。

步骤1：宽选择

  select * from people_car_colour; # this is a view or sql function

这将返回类似

  p.id | p.name | p.telno | car.id | car.type | car.colour
  -----+--------+---------+--------+----------+-----------
  2    | jones  | 2145    | 77     | ford     | red
  2    | jones  | 2145    | 1012   | toyota   | blue
  16   | ashby  | 124     | 99     | bmw      | yellow

第2步：客观化

将结果吸入通用对象创建器中，并在第三项之后添加一个要拆分的参数。这意味着“jones”对象不会被制作多次。

步骤3：渲染

for p in people:
    print p.car.colour # no more car queries

有关python的扇形折叠的实现，请参阅此网页。

在Phabricator文档中可以找到问题的简短解释：

N+1查询问题是一个常见的性能反模式。它看起来像这样：$cats=load_cats（）；foreach（$cat作为$cat）{$cats_hats=>load_hats_for_cat（$cat）；// ...}假设load_cats（）的实现归结为：从猫的位置选择*。。。..和load_hats_for_cat（$cat）的实现如下：SELECT*FROM hat WHERE catID=。。。..当代码执行时，您将发出“N+1”个查询，其中N是猫的数量：从猫的位置选择*。。。SELECT*FROM hat WHERE catID=1SELECT*FROM hat WHERE catID=2SELECT*FROM hat WHERE catID=3从帽子中选择*，其中catID=4...

解决方案：

发出一个返回100个结果的查询比发出发出100个查询，每个查询返回1个结果。

在迭代之前加载所有数据。

在不深入技术堆栈实现细节的情况下，从架构上讲，N+1问题至少有两种解决方案：

只有1个-大查询-带有联接。这使得大量信息从数据库传输到应用程序层，特别是如果有多个子记录。数据库的典型结果是一组行，而不是对象图（有不同的DB系统的解决方案）有两个（或更多需要连接的子级）查询-1个用于父级，在有了它们之后-通过ID查询子级并映射它们。这将最大限度地减少DB和APP层之间的数据传输。