SELECT 
table1.*
, table2.*
INNER JOIN table2 ON table2.SomeFkId = table1.SomeId

这将获得一个结果集，其中表2中的子行通过返回表2中每个子行的表1结果而导致重复。O/R映射器应根据唯一的键字段区分表1实例，然后使用所有表2列填充子实例。

SELECT table1.*

SELECT table2.* WHERE SomeFkId = #

N+1是第一个查询填充主对象，第二个查询填充返回的每个唯一主对象的所有子对象的位置。

考虑：

class House
{
    int Id { get; set; }
    string Address { get; set; }
    Person[] Inhabitants { get; set; }
}

class Person
{
    string Name { get; set; }
    int HouseId { get; set; }
}

以及具有类似结构的表格。对地址“22 Valley St”的单个查询可能返回：

Id Address      Name HouseId
1  22 Valley St Dave 1
1  22 Valley St John 1
1  22 Valley St Mike 1

O/RM应该用ID=1，Address=“22 Valley St”填充Home的实例，然后用Dave、John和Mike的People实例填充Inhabitants数组，只需一个查询。

对上述相同地址的N+1查询将导致：

Id Address
1  22 Valley St

使用单独的查询，如

SELECT * FROM Person WHERE HouseId = 1

并产生单独的数据集，如

Name    HouseId
Dave    1
John    1
Mike    1

并且最终结果与上述单个查询相同。

单一选择的优点是您可以提前获得所有数据，这可能是您最终想要的。N+1的优点是减少了查询复杂性，并且可以使用延迟加载，其中子结果集仅在第一次请求时加载。

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。

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。

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。

假设您有一组Car对象（数据库行），每个Car都有一组Wheel对象（也有行）。换句话说，汽车→ 轮子是一对多的关系。

现在，假设您需要遍历所有汽车，并为每辆汽车打印出车轮列表。天真的O/R实现将执行以下操作：

SELECT * FROM Cars;

然后，对于每辆车：

SELECT * FROM Wheel WHERE CarId = ?

换言之，您可以为汽车选择一个选项，然后再选择N个选项，其中N是汽车的总数。

或者，可以获取所有轮子并在内存中执行查找：

SELECT * FROM Wheel;

这将到数据库的往返次数从N+1减少到2。大多数ORM工具提供了几种防止N+1选择的方法。

参考资料：Java Persistence with Hibernate，第13章。