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。

正如其他人更优雅地指出的那样，问题是您要么拥有OneToMany列的笛卡尔积，要么正在进行N+1选择。无论是可能的巨大结果集，还是与数据库的聊天。

我很惊讶没有提到这一点，但我是如何解决这个问题的。。。我制作了一个半临时ID表。当您有IN（）条款限制时，我也会这样做。

这并不适用于所有情况（可能甚至不适用于大多数情况），但如果您有很多子对象，使得笛卡儿乘积无法控制（即大量的OneToMany列，结果的数量将是列的乘积），并且它更像是一个批处理作业，那么它就特别适用。

首先，将父对象ID作为批处理插入到ID表中。batch_id是我们在应用程序中生成并保存的东西。

INSERT INTO temp_ids 
    (product_id, batch_id)
    (SELECT p.product_id, ? 
    FROM product p ORDER BY p.product_id
    LIMIT ? OFFSET ?);

现在，对于每个OneToMany列，您只需在id表INNER上执行SELECT，然后使用WHERE batch_id=（反之亦然）将子表JOIN。您只需要确保按id列排序，因为这将使合并结果列更容易（否则，您将需要一个HashMap/Table用于整个结果集，这可能不会那么糟糕）。

然后，只需定期清理ids表。

如果用户选择例如100个左右不同的项目进行某种批量处理，这也特别有效。将100个不同的ID放入临时表中。

现在，您正在执行的查询数量是OneToMany列的数量。

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。

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。

我不能直接评论其他答案，因为我没有足够的声誉。但值得注意的是，这个问题本质上只会出现，因为从历史上看，很多dbm在处理连接时都非常糟糕（MySQL是一个特别值得注意的例子）。因此，n+1通常比join快得多。然后有一些方法可以改进n+1，但仍然不需要连接，这就是最初的问题所在。

然而，在连接方面，MySQL现在比过去好了很多。当我第一次学习MySQL时，我经常使用联接。然后我发现它们有多慢，并在代码中改用n+1。但是，最近，我又回到了连接，因为MySQL现在在处理它们方面比我刚开始使用它时要好得多。

现在，从性能角度来看，在一组索引正确的表上进行简单联接很少有问题。如果它确实影响了性能，那么使用索引提示通常可以解决这些问题。

MySQL的一个开发团队在这里讨论了这一点：

http://jorgenloland.blogspot.co.uk/2013/02/dbt-3-q3-6-x-performance-in-mysql-5610.html

所以总结是：如果您过去一直在避免连接，因为MySQL的性能糟糕，那么请在最新版本上重试。你可能会感到惊喜。

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。